Qwen2.5-VL-32B: 更聪明、更轻量!
年前,阿里通义千问团队推出了 Qwen2.5-VL 系列模型,获得了社区的广泛关注和积极反馈。在 Qwen2.5-VL 系列的基础上,研究团队使用强化学习持续优化模型,并使用 Apache 2.0 协议开源 32B 这个备受喜爱的参数规模的新 VL 模型—— Qwen2.5-VL-32B-Instruct。相比此前发布的 Qwen2.5-VL 系列模型,本次推出的 32B 模型的特点如下:
今日论文推荐:MAPS、RoboFactory、OpenVLThinker等
由 AIRI 和 MIPT 等机构提出的这项工作,聚焦于视觉编码器生成的大量视觉 token 如何在保持高质量表征的同时减少计算成本。他们提出了一种自适应 token 削减方法,通过结合自编码器和 Gumbel-Softmax 选择机制,筛选出最具信息量的 token。实验表明,在 OCR 任务中可削减超 50% 的视觉上下文而不损失性能,为高效多模态推理开辟了新方向。
让你的电脑变得与众不同的冷门小工具
本文推荐了5款冷门但功能强大的小工具:1. MiniBin,轻量级回收站管理工具;2. AltairSimLab,多物理场仿真平台;3. 燃精灵,微信空号检测软件;4. IrfanView,经典图像查看器;5. Folder Size View,磁盘空间分析工具。这些软件体积小巧,功能出色,可大幅提升工作效率。
知识库管理:全流程智能化中枢,驱动企业信息资产高效流转
智能系统的知识库管理技术可以深度融合AI技术与精细化流程控制,提供从内容创建到版本追溯的全生命周期管理。支持多模态数据统一存储(文本、语音、图像等),实现自动化审核、智能分类与语义检索,确保企业知识资产的安全存储与高效利用,助力业务持续优化。核心功能包括多角色协作编辑、动态标签管理、历史版本追溯及毫秒级语义检索,大幅提升信息管理效率与准确性。
Gemma3:Google开源多模态神器,轻量高效,精通140+语言,解锁文本与图像任务
在当今快速发展的 AI 领域,多模态模型正逐渐成为推动技术革新的重要力量。Google 最新推出的 Gemma 3 模型,凭借其轻量级、多模态的特性,为文本生成和图像理解任务带来了全新的可能性。它不仅支持文本和图像输入,还具备强大的语言处理能力,覆盖超过 140 种语言,并且能够在资源有限的设备上高效运行。从问答到摘要,从推理到图像分析,Gemma 3 正在重新定义 AI 模型的边界,为开发者和研究人员提供了一个极具潜力的工具。