MLLM多模态大模型【1】-横向测评

最新推荐文章于 2025-12-14 15:46:28 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-14 15:46:28 发布 · 399 阅读 · 5 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#ai

最低0.47元/天 解锁文章
anycom
关注
51c自动驾驶~合集58
whaosoft~aiotの开发板商城
06-09 1628
在处理超长上下文（如 64K 和 128K）任务时，CCA-LLM 的 EM 得分超越了标准自注意力机制，同时推理速度也显著提升——在 128K 上下文长度下，推理速度达到标准自注意力方法的 7.9 倍，展现出其在高效长文本建模方面的突出优势。b) 树形优势值估计 (Tree-based): 在长思维链场景下，MC 估计的代价很高，团队提出了一种高效的树形估计方法：将采样轨迹组织成树形结构，通过自底向上的奖励聚合计算状态价值（V 值），同一个父节点的子节点形成一个组，在组内计算每个段的优势值。
注意力缺陷改进论文-MODA: MOdular Duplex Attention for Multimodal Perception, Cognition, and Emotion Understan
Sarah ~
09-05 419
（MODA）这篇论文的全文（包含 PDF / OpenReview / 代码仓库），下面把论文的方法、核心原理、优点/局限、以及可复现/改进建议做成一份结构化的分析给你。为方便后续引用，我在关键论断后给出来源链接。
海外 AI 大模型横向评测比对
东南草堂
07-12 579
价格：每个代币的价格，以每百万个代币的美元表示。价格是输入和输出代币价格的混合（3：1比例）。质量：指数代表聊天机器人领域、MMLU和MT-Bench的标准化平均相对性能。输出速度：模型生成令牌时（即从 API 接收第一个块后）每秒接收的令牌数。各提供商的中位数：数字表示支持该模型的所有提供商的中位数 （P50）。
目前最火AI模型横向比较
迎着阳光盛大逃亡~
01-27 4126
不同AI模型异同点
程序员必看：大模型开发平台横向测评+学习资源，收藏这篇就够了
Android_XG的博客
10-22 769
文章对比分析了Coze、Dify、FastGPT、RAGFlow和n8n等主流大模型开发平台的特性与适用场景，从预算、技术能力、数据部署方式、核心功能需求等维度提供选型建议。同时，分享了从基础理论到实战应用的大模型学习资源，包括教学内容、项目案例、学习路线图、行业报告及面试资料等，帮助不同背景的读者系统掌握AI大模型技术，抓住AI发展机遇。
企业AI大模型混合引入：选型与测评
kaka0722ww的博客
03-13 802
在科技飞速发展的当下，人工智能已成为驱动各行业变革的核心力量，而大模型则是这股力量的关键引擎。大模型依托庞大的参数规模与强大的学习能力，在自然语言处理、计算机视觉、智能推荐等多元领域展现出巨大潜能，为各行业的创新发展注入新的活力。然而，随着大模型技术的百花齐放以及应用场景的持续拓展，如何精准地从众多模型中挑选出契合自身需求的大模型，成为研究人员、企业与开发者亟待解决的关键问题。在此背景下，大模型选型评估作为破题的关键手段，其重要性日益凸显。从研究视角看，大模型选型评估为学术探索筑牢根基。在人工智能研究范畴内
万字长文：OCR/多模态大模型评测体系全景
2401_84495872的博客
05-22 2302
在金融、医疗、政务等对准确性要求极高的领域中，文档数字化一直是智能化转型的关键一环。传统的OCR技术凭借超过90%的识别准确率和240毫秒级别的极速响应，早已广泛应用于单据、合同、发票、身份证等场景。然而，面对更复杂的挑战，例如表格中错综复杂的合并单元格结构、跨页合同条款的逻辑关联，以及模糊发票中语义的连贯推断，专用的小模型逐渐暴露出难以突破的局限性。
信息化与数字化 | 万字长文：OCR/多模态大模型评测体系全景
csdn_xmj的博客
05-21 1945
本文将系统梳理当前主流的多模态评测基准，包括 OCRBench v2、SEED-Bench-2-Plus、ConTextual、Fox、TableVQA-Bench、ComTQA、MMTab-eval、ChartY、ChartX、MMC、CC-OCR、Video-MME、MME、BLINK、ChEF、GenCeption、DesignQA、MMT-Bench与Omni AI OCR Benchmark 等，通过对其提出背景、作者机构、任务设计、评估指标、模型适用性等方面进行分析比较，帮助读者全面理解当前多模
【大模型微调解惑】什么是多模态大模型（MLLM）？
人工智能(AI)技术，大模型技术，深度学习，机器学习，计算机视觉，AI工具实践应用等分享
11-10 1742
什么是多模态大模型（MLLM）？
借助Dify智能体平台集成Qwen3-VL-30B打造AI Agent解决方案
weixin_42599908的博客
12-14 543
本文介绍如何通过Dify平台集成国产多模态大模型Qwen3-VL-30B，构建具备视觉理解与逻辑推理能力的AI Agent。方案支持图文混合输入、结构化输出，并可快速应用于医疗、金融等场景，显著降低开发门槛，提升企业智能化效率。
多模态评估体系：MiniCPM-V的全面评测指标和方法论
gitblog_00950的博客
09-03 582
随着多模态大语言模型（Multimodal Large Language Model，MLLM）技术的快速发展，如何科学、全面地评估模型性能成为业界关注的核心问题。MiniCPM-V系列作为端侧多模态大语言模型的杰出代表，其评估体系不仅反映了当前技术的前沿水平，更为整个行业提供了宝贵的评测方法论参考。 传统的单模态评估方法已无法满足多模态模型的复杂需求。图像理解、文本生成、视频分析、OCR能力、...
51c自动驾驶~合集4
whaosoft~aiotの开发板商城
10-31 1768
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/12413878迈驰&旷视最新MCTrack：KITTI/nuScenes/Waymo三榜单SOTA1. 写在前面&出发点自2016年SORT[1]算法提出以来，多目标跟踪任务已经经历了多年的发展，从最初的TBD(Tracking-By-Detection)范式发展到TBA(Tracking-By-Attention), JDT(Joint-Detection-Tracking)等范式，从单模态到多模态跟踪，从2D跟踪发展到
51c自动驾驶~合集42
whaosoft~aiotの开发板商城
12-20 2655
现有激光雷达语义分割的SOTA方法通常包含专门为机械旋转激光雷达设计的归纳偏置。这限制了模型在其他类型激光雷达技术中的通用性，并使超参数调整变得更加复杂。为了解决这些问题，上海交通大学团队提出了一种通用的框架SFPNet，用稀疏焦点机制代替窗口注意力机制，以适应市场上流行的各种类型的激光雷达。SFPNet能够提取多层上下文信息，并使用门控机制动态聚合不同层次的信息。作者还提出了一种针对工业机器人应用场景的新型混合固态激光雷达语义分割数据集S.MID。
（27页PPT）某省市照明智能管理系统解决方案.pptx
12-20
（27页PPT）某省市照明智能管理系统解决方案.pptx
资阳市第二自来水厂3dtiles模型
最新发布
12-20
资阳市第二自来水厂3dtiles模型
山西省暴雨洪水计算实用手册
12-20
山西省暴雨洪水计算实用手册
V-ASSISTANT-V1.03.7z
12-20
V-ASSISTANT_V1.03.7z
Python从零到壹全栈学习资源库_包含Python基础语法详解网络爬虫实战案例数据分析与可视化机器学习算法原理与实现自然语言处理与文本挖掘数据库操作与数据存储Sele.zip
12-20
Python从零到壹全栈学习资源库_包含Python基础语法详解网络爬虫实战案例数据分析与可视化机器学习算法原理与实现自然语言处理与文本挖掘数据库操作与数据存储Sele.zip
苹果发布30B参数多模态大模型MM1研究
资源摘要信息:"苹果发布的《MM1: Methods, Analysis & Insights from Multimodal LLM Pre-training》论文标志着其在多模态大模型（Multimodal Large Language Model, MLLM）领域的重要技术突破。该研究系统性地探讨...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值