中科院 “紫东太初 ”2.0版本全模态大模型问世

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中国科学院自动化研究所与武汉人工智能研究院联合推出的新一代大模型「紫东太初2.0」增加了对视频、传感信号和3D点云等模态数据的理解，强化了多模态关联技术，实现了全模态的综合处理能力。

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近日，中国科学院自动化研究所和武汉人工智能研究院推出新一代大模型：全模态大模型「紫东太初 2.0」版本，在语音、图像和文本三模态的基础上，加入视频、传感信号、3D点云等模态数据，研究突破了认知增强的多模态关联等关键技术，具备全模态理解能力、生成能力和关联能力。

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【中科院】新一代人工智能大模型——紫东太初2.0 发布 —— 六月起AI大模型产品和应用迎来了集中发布
AI天才研究院
06-16 1万+
人工智能大模型是一个庞大复杂的网络系统，类似于人的大脑，其中的节点和数据量越多，处理能力也越强大，通常这种大模型节点数都在百亿以上。作为我国首个存储千亿参数的图文音三模态大模型，第一代紫东太初人工智能大模型在2021年问世时实现了无标识的图像、文字、语音的识别能力，这次发布的新一代大模型则升级融入了视频、传感信号、3D点云等识别能力，突破了多模态分组认知编码、解码，全模态认知等关键技术，提升了系统的决策和判断能力，打通了系统识别能力从感知、认知到决策的通路，从而拓展出更为广泛的应用场景。
囊括所有大模型：高质量中文预训练模型&大模型&多模态模型&大语言模型集合
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紫东太初：造一个国产大模型，需用多少篇高质量论文？
weixin_39640818的博客
06-19 615
原创：谭婧“视觉自监督算法这轮，你是不是没跟上？”我面前这位年薪近七十万，互联网大厂AI算法工程师的好友，他用一个反问句回答了我的关心：“自监督这个玩意咋跟上？”他抬了抬头，又补了一句，“自监督又不是直接落地业务的（技术）。”这是2023年6月的一天。天下有变，即便身处风暴，依然有“跟不上”风暴的可能。人人都担心落后，也确实有人落后了，就在ChatGPT发狠那几下子的瞬间。没机会实训大模型，转而读...
深聊丨“紫东太初”大模型背后有哪些值得细读的论文（一）
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原创：谭婧没有人想等待，没有人想落伍。新鲜论文时兴火热，成为大模型发展迅猛的标志之一，人们用“刷论文”这个游荡意味的动词替代另一个颇为严肃的动作，“读论文”。论文被当作“教材”和“新知识”，在arXiv网站刷论文成为日常。不止于此，论文读者也从科研人员迅速扩大到投资人、投研、创业者、AI从业者和科技媒体。那些急切想入行的人“咸欲学死”；那些没用上大模型的人“怏怏不悦”；从甲方到乙方，人们把“不甘”...
国内大模型 Top15 简介
AI全栈 和 IT 编程相关分享
07-26 2248
文末附赠：国内外大模型汇总思维导图。
万亿赛道！多模态大模型典型应用及潜在应用场景 2024
2401_85375298的博客
08-10 2498
1 多模态大模型典型应用及潜在应用场景多模态大模型+小模型，成为行业应用的必然趋势。人工智能要想真正规模化落地应用，核心在于要对落地行业有深刻的理解，找到真正懂行业场景和关键痛点的人来做，通过多模态大模型+小模型模式解决了长尾场景的各种痛点需求，特别是解决边际成本和碎片化问题，用户才愿意为此买单，实现 AI 模型赋能各行各业。1.1 新闻媒体。
盘点国内热门AI大模型
2401_84205765的博客
06-19 1148
Chat-GPT问世以来，使得大模型一时间内火爆非凡。国内外各大科技公司也纷纷加入到大模型的研发行列中来，“百模之战”愈演愈烈，国内百度、阿里、华为等科技大厂陆续推出旗下大模型产品，新锐科技公司也不甘落后，目前不少产品已经进入内测阶段。本文就来对国内部分AI大模型产品做个简单的集锦综述。文心一言（英文名：ERNIE Bot）是百度全新一代知识增强大语言模型，文心大模型家族的新成员，能够进行对话互动、文本翻译、问题回答，高效便捷地帮助人们获取知识信息。
目前最全的！国产AI大模型名单！大模型已百家争鸣！
2301_81888214的博客
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国产AI大模型全收录！LLM领域百家争鸣，一睹为快！
2401_85375151的博客
04-13 1731
1 AI大模型117家名单117家已备案的AI大模型名称、所属公司、主要应用领域。2 TOP20家大模型介绍百度-文心一言作为科技领域的领军者，百度于2023年3月16日率先推出了其生成式AI产品“文心一言”，正式开启邀测。仅仅数月后的10月，百度又推出了文心一言的最新迭代版本——文心一言4.0。紧接着，11月1日，百度上线了文心一言专业版，其定价策略也相当亲民，单月购买仅需59.9元/月，连续包月更享优惠价49.9元/月。此前广受欢迎的文心一言基础版，则依然保持免费使用的策略。
国内AI大模型名单--大浪淘沙，谁主沉浮
qq_43218591的博客
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本文将基于一张详细的生态图，深入探讨中国AI大模型生态系统，并为企业如何利用这些技术实现创新和增长提供一些指导。
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 233
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
CalebLXL的博客
11-24 458
走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
最新发布
2501_92808811的博客
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在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
中国计算机学会（CCF）推荐学术会议-A（人工智能）：ACL 2026
iaast的博客
11-24 445
大会官网：https://2026.aclweb.org/录用率：20.3%（1699/8360，2025年）时间地点：2026年7月2日-加州·美国。截稿时间：2026年1月5日。CCF推荐：A（人工智能）
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 452
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1942
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人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
2501_94114442的博客
11-21 504
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
【NullSwap】NullSwap: Proactive Identity Cloaking Against Deepfake
人生不是轨道，是旷野。希望每天都有好心情。
11-23 312
由于生成模型的进步，被动检测高质量Deepfake图像的性能瓶颈，主动扰动提供了一种有前途的方法，通过将信号插入良性图像来禁用Deepfake操作。【生成模型的发展，使得生成高质量伪图越来越难被检测】然而，现有的主动扰动方法在以下几个方面仍然不能令人满意：【当前主动扰动存在的问题】1）由于直接元素添加而导致的视觉退化;2）对交换操纵的有效性有限;3）不可避免地依赖于白盒和灰盒设置，以在训练期间涉及生成模型。我们分析了深度伪造swap技术的本质，并论证了保护源身份而非目标图像的必要性。
EAGLE-2：通过动态草稿树加速语言模型推理
11-24 92
现代 Large Language Models（LLMs）的推理过程既昂贵又耗时，而 speculative sampling 已被证明是一种有效的解决方案。大多数 speculative sampling 方法（例如 EAGLE）使用静态的 draft tree，并默认 draft token 的接受率仅依赖于其位置。有趣的是，我们发现 draft token 的接受率也依赖于上下文。本文在 EAGLE 的基础上提出了，该方法引入了一种新的技术用于 draft 建模。
紫东太初大模型介绍
09-25
千亿参数级全模态大模型，由**中科院自动化所、武汉人工智能研究院与华为联合研发**[^3][^4]，支持文本、图像、语音等多模态数据的统一处理与生成。 2. **关键技术特性** - **多模态统一表示** 通过跨模态对比...
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