Category: AI项目和框架

Apollo是什么

Apollo是Meta和斯坦福大学合作推出的大型多模态模型（LMMs），专注于视频理解。Apollo基于系统研究，揭示视频理解在LMMs中的关键驱动因素，推出“Scaling Consistency”现象，即在较小模型上的设计决策能有效扩展至大型模型。Apollo项目引入ApolloBench，一个高效的视频理解评估基准，及一系列先进的Apollo模型，这些模型在不同规模上均展现出卓越性能，特别是在处理长视频方面，能高效理解长达数小时的视频。Apollo-3B和Apollo-7B模型在多个基准测试中超越参数数量更多的模型，标志着视频LMMs研究的新进展。

Apollo的主要功能

• 视频理解能力提升：Apollo基于大型多模态模型（LMMs）提高对视频内容的理解能力，包括时空特征的捕捉和处理。
• 设计空间探索：系统性地探索视频LMMs的设计空间，包括视频采样、架构、数据组成、训练计划等。
• 性能优化：基于发现“Scaling Consistency”现象，Apollo能在较小的模型上进行设计决策，并有效地将这些决策转移到更大的模型上，减少计算成本。
• 高效评估：引入ApolloBench，一个高效的视频理解评估基准，快速准确地评估模型性能。
• 模型家族：推出Apollo模型家族，这些模型在不同规模上均展现出卓越的性能，特别是在处理长视频方面。

Apollo的技术原理

• Scaling Consistency：发现在较小模型上有效的设计和训练决策能转移到更大的模型上，称为“Scaling Consistency”。
• 视频采样策略：Apollo发现帧率（fps）采样在训练和推理过程中优于均匀采样。
• 编码器选择：基于实验确定最佳的单编码器和编码器组合，实现最优的视频表示。
• 令牌重采样：用Perceiver Resampler进行视觉令牌的重采样，减少每帧的令牌数，提高模型效率。
• 数据混合：研究不同文本、图像和视频数据的混合比例，发现包含适量文本数据和保持轻微视频重量混合能带来最佳性能。
• 训练计划：基于多阶段训练计划，逐步解冻不同组件，优化模型训练动态。

Apollo的项目地址

• 项目官网：apollo-lmms
• GitHub仓库：https://github.com/Apollo-LMMs/Apollo
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/Apollo-LMMs
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.10360

Apollo的应用场景

• 视频内容分析：分析视频内容，识别视频中的对象、场景和事件，为视频内容的自动标注和索引提供支持。
• 视频搜索和推荐：基于理解视频内容，改善视频搜索引擎，提供更精准的搜索结果，及个性化的视频推荐。
• 智能监控：在安全监控领域，识别异常行为，提供实时分析和响应。
• 自动驾驶：Apollo的视频理解能力用在自动驾驶系统中，帮助车辆更好地理解周围环境。
• 教育和培训：在教育领域，分析教学视频，提供个性化的学习建议和反馈。

RDT是什么

RDT（Robotics Diffusion Transformer）是清华大学AI研究院TSAIL团队推出的全球最大的双臂机器人操作任务扩散基础模型。RDT具备十亿参数量，能在无需人类操控的情况下，自主完成复杂任务，如调酒和遛狗。RDT基于模仿学习人类动作，展现出强大的泛化能力和操作精度，能处理未见过的物体和场景。清华团队已将RDT的代码、模型和训练数据集开源，推动机器人技术的发展和应用。

RDT的主要功能

• 双臂协调操作：指挥机器人的双臂协同工作，完成复杂的物理任务，例如调酒和遛狗。
• 自主任务执行：无需人类直接操控，自主完成之前未见过的全新任务。
• 高精确度操作：RDT能进行精确的操作，如控制机器狗走直线，需要极高的操作精度。
• 语言指令理解：理解并遵循人类的自然语言指令，执行相应的动作。
• 少样本学习：RDT具有强大的学习能力，只需少量演示能学会新技能。

RDT的技术原理

• 多模态输入编码：RDT结合语言、视觉和动作三种模态，基于不同的编码方式处理输入。
  • 动作编码：具有傅里叶特征的多层感知机（MLP）。
  • 图片编码：基于经过对齐的SigLIP。
  • 语言编码：使用T5-XXL语言模型。
• Transformer骨干网络：RDT采用Transformer作为骨干网络，针对机器人操作进行关键修改。
  • QKNorm和RMSNorm：缓解传感器失灵导致的极端值问题。
  • 非线性MLP解码器：增强对非线性动力学的近似能力。
  • 交替注入：平衡图像和文本模态，防止信息淹没。
• 预训练与微调：RDT在大规模的具身数据集上进行预训练，获得泛化性，基于高质量的双臂微调数据集进行微调，增强双臂操作能力。
• 统一动作空间：构建统一的动作空间统一不同机器人数据的格式，让模型从不同数据中学习共享的物理规律。
• 泛化性和操作精度测试：设计挑战性任务，评估RDT的泛化能力和操作精度，确保在实际应用中的有效性。

RDT的项目地址

• 项目官网：rdt-robotics.github.io/rdt-robotics
• GitHub仓库：https://github.com/thu-ml/RoboticsDiffusionTransformer
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/robotics-diffusion-transformer/rdt-1b
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.07864

RDT的应用场景

• 餐饮服务：用在自动化调酒、烹饪和上菜等任务，提高餐饮服务业的效率和创新性。
• 家庭助理：在家庭环境中，执行清洁、整理、洗衣等家务任务，还能照顾宠物，如遛狗。
• 医疗辅助：辅助医护人员进行一些常规的护理工作，比如分发药物、搬运医疗设备等。
• 工业自动化：在制造业中，用在精密的装配工作、质量检测及物料搬运等任务。
• 灾难救援：在灾难现场执行搜索和救援任务，尤其是在人类难以到达或者危险的环境中。

Veo 2是什么

Veo 2 是 Google DeepMind 推出的 AI 视频生成模型，能根据文本或图像提示生成高质量视频内容。Veo 2支持高达 4K 分辨率的视频制作，理解镜头控制指令，能模拟现实世界的物理现象及人类表情。Veo 2 在 Meta 的 MovieGenBench 基准测试中表现优异，优于其他视频生成模型（如Meta、Minimax）。Veo 2 生成的视频嵌入 SynthID 水印，标识其 AI 生成的属性。

Veo 2的主要功能

• 高分辨率视频生成：生成高达4K分辨率的视频，提供更清晰的视觉效果。
• 理解镜头控制指令：理解并执行有关镜头运动和风格的指令，如广角、特写、无人机视角等。
• 模拟物理现象和人类表情：模型能更真实地模拟现实世界的物理效果和人类表情变化。
• 减少错误生成：显著减少如多余手指或意外物体等常见错误。
• 安全性：生成的视频嵌入不可见的 SynthID 水印，便于识别 AI 生成的视频内容。

Veo 2的技术原理

• 深度学习模型：基于深度学习技术，特别是变换器（Transformers）架构，理解和处理输入的文本或图像提示。
• 文本到视频的合成：Veo 2 将文本描述转换为视频内容，涉及到自然语言处理（NLP）和计算机视觉技术的结合。
• 物理模拟：集成物理引擎，确保生成的视频内容在物理上是合理的。
• 面部和表情识别：用面部识别技术捕捉和模拟人类表情，提高视频的真实感。

Veo 2的项目地址

• 项目官网：deepmind.google/technologies/veo/veo-2

Veo 2的应用场景

• 电影制作：电影制作人预览复杂的特效场景，或者在预算和时间有限的情况下，生成逼真的背景和环境，减少对实际拍摄地点的依赖。
• 虚拟旅游：旅游公司 创建虚拟旅游体验，让客户通过虚拟现实头盔或其他设备，体验世界各地的名胜古迹，不受时间和空间限制。
• 教育视频：教育机构生成教育视频，模拟复杂的科学实验过程，或重现历史事件，提供更加生动和互动的学习体验。
• 新闻报道：新闻机构重现新闻事件的现场，为观众提供更加直观和震撼的报道，尤其是在报道自然灾害、历史事件重现等方面。
• 广告制作：广告公司快速生成与产品特性相匹配的视频广告，提高广告的吸引力和传播效率。

Megrez-3B-Omni是什么

Megrez-3B-Omni是无问芯穹推出的全球首个端侧全模态理解开源模型，能处理图像、音频和文本三种模态数据。Megrez-3B-Omni在多个主流测试集上展现出超越34B模型的性能，推理速度领先同精度模型达300%。Megrez-3B-Omni支持中文和英文语音输入，能处理复杂多轮对话，响应图片或文字的语音提问，实现模态间的自由切换，提供直观自然的交互体验。

Megrez-3B-Omni的主要功能

• 全模态理解：能处理和理解图像、音频和文本三种模态的数据。
• 图像理解：在多个主流测试集上精度高，进行场景理解、OCR等任务，识别图像中的场景内容和提取文本信息。
• 文本理解：在多个权威测试集上取得端上模型最优精度，处理文本信息，包括语言理解和生成。
• 音频理解：支持中文和英文的语音输入，处理复杂的多轮对话场景，支持对输入图片或文字的语音提问。
• 多模态交互：用户用语音指令与模型进行自然交互，实现语音与文本输入的自由切换。
• 推理效率：用软硬件协同优化策略，实现硬件性能的最大化利用，推理速度领先同精度模型300%。
• WebSearch功能：智能判断何时需要调用外部工具进行网页搜索，辅助回答用户的问题。

Megrez-3B-Omni的技术原理

• 模型压缩：基于模型压缩技术，将大型模型的能力压缩到更小的模型中，适应端侧设备的计算和存储限制。
• 软硬件协同优化：基于深入理解硬件特性，优化模型参数与主流硬件的适配，实现硬件性能的最大化。
• 多模态融合：集成不同模态的数据处理能力，实现跨模态的信息融合和理解。
• 端侧推理加速：针对端侧设备优化推理算法，减少计算资源消耗，提升模型的推理速度。
• 智能WebSearch调用：模型根据上下文智能判断是否需要进行网页搜索，提供更准确的回答。

Megrez-3B-Omni的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/infinigence/Infini-Megrez
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/Infinigence/Megrez-3B-Omni
• 在线体验Demo：https://huggingface.co/spaces/Infinigence/Megrez-3B-Omni

Megrez-3B-Omni的应用场景

• 个人助理：用语音指令管理日程和提醒，提高生活和工作效率。
• 智能家居控制：用语音或图像识别技术控制家中的智能设备，如智能灯泡和智能锁。
• 车载语音助手：在驾驶时用语音控制导航、音乐播放和电话，提高驾驶安全。
• 移动设备应用：在手机和平板电脑上提供语音识别和图像识别功能，增强用户体验。
• 教育辅助：基于语音和图像识别技术辅助语言学习和阅读，特别是对视障人士。

CosyVoice 2.0是什么

CosyVoice 2.0 是阿里巴巴通义实验室推出的CosyVoice语音生成大模型升级版，模型用有限标量量化技术提高码本利用率，简化文本-语音语言模型架构，推出块感知因果流匹配模型支持多样的合成场景。CosyVoice 2 在发音准确性、音色一致性、韵律和音质上都有显著提升，MOS评测分从5.4提升到5.53，支持流式推理，大幅降低首包合成延迟至150ms，适合实时语音合成场景。

CosyVoice 2.0的主要功能

• 超低延迟的流式语音合成：支持双向流式语音合成，首包合成延迟可达150ms，适合实时应用场景。
• 高准确度的发音：相比前版本，发音错误率显著下降，尤其在处理绕口令、多音字、生僻字上表现突出。
• 音色一致性：在零样本和跨语言语音合成中保持音色高度一致性，提升合成自然度。
• 自然体验：合成音频的韵律、音质、情感匹配得到提升，MOS评测分提高，接近商业化语音合成大模型。
• 多语言支持：在大规模多语言数据集上训练，实现跨语言的语音合成能力。

CosyVoice 2.0的技术原理

• LLM backbone：基于预训练的文本基座大模型（如Qwen2.5-0.5B），替换原有的Text Encoder + random Transformer结构，进行文本的语义建模。
• FSQ Speech Tokenizer：用全尺度量化（FSQ）替换向量量化（VQ），训练更大的码本（6561），实现100%激活，提升发音准确性。
• 离线和流式一体化建模方案：提出一体化建模方案，让LLM和FM均支持流式推理，实现快速合成首包音频。
• 指令可控的音频生成能力升级：优化基模型和指令模型的整合，支持情感、说话风格和细粒度控制指令，新增中文指令处理能力。
• 多模态大模型技术：基于多模态大模型技术，实现语音识别、语音合成、自然语言理解等AI技术，提供“能听、会说、懂你”式的智能人机交互体验。

CosyVoice 2.0的项目地址

• 项目官网：https://funaudiollm.github.io/cosyvoice2/
• GitHub仓库：https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice
• 技术论文：https://funaudiollm.github.io/pdf/CosyVoice_2.pdf

CosyVoice 2.0的应用场景

• 智能助手和聊天机器人：为智能助手和聊天机器人提供自然流畅的语音输出，提升用户体验。
• 有声读物和音频书籍：生成高质量的有声读物，支持多种语言和方言，满足不同用户的需求。
• 视频配音和解说：为视频内容提供配音服务，包括教育视频、企业宣传片、电影和电视剧的配音。
• 客户服务和呼叫中心：在客户服务中提供语音交互，提高服务效率和客户满意度。
• 语言学习和教育：辅助语言学习，提供标准发音的语音示范，帮助学习者提高发音准确性。

SnapGen是什么

SnapGen是Snap Inc、香港科技大学、墨尔本大学等机构联合推出的文本到图像（T2I）扩散模型，能在移动设备上快速生成高分辨率（1024×1024像素）的图像，且只需1.4秒。模型用379M参数实现这一性能，显著减少模型大小和计算需求，同时在GenEval指标上达到0.66的高分，超越许多参数量更大的SDXL和IF-XL模型。SnapGen基于优化网络架构、跨架构知识蒸馏和对抗性步骤蒸馏等技术，实现在移动设备上的高效图像生成。

SnapGen的主要功能

• 高分辨率图像生成：在移动设备上快速生成高达1024×1024像素的高分辨率图像。
• 快速生成能力：在1.4秒内完成图像生成，显著提高生成效率。
• 优化的模型大小：SnapGen模型参数仅为379M，在图像质量上超越参数量更大的模型。
• 跨架构知识蒸馏：基于从更大的模型中转移知识，提高小型模型的生成质量。
• 对抗性步骤蒸馏：结合对抗性训练和知识蒸馏，实现几步生成高质量图像的能力。

SnapGen的技术原理

• 网络架构优化：对去噪UNet和自动编码器（AE）的网络架构进行深入检查，获得延迟和性能之间的最佳平衡，减少模型参数和计算复杂性，同时保持图像生成质量。
• 多级知识蒸馏：基于跨架构从更大的模型中提取知识，用多级方法指导模型的训练，在保持较小模型尺寸的同时，实现高质量的图像生成。
• 时间步长感知的缩放：在训练过程中，采用时间步长感知的缩放技术，结合多个训练目标，适应不同时间步长的预测难度。
• 对抗性训练：结合对抗性训练和知识蒸馏，用几步教师模型实现快速的高质量图像生成。
• 集成对抗性指导：在知识蒸馏过程中，整合对抗性指导，进一步提升生成图像的质量和真实感。
• 高效的训练技术：引入改进的训练技术，包括流匹配作为目标，及在训练中用logit-normal采样，提高训练稳定性和生成质量。

SnapGen的项目地址

• 项目官网：snap-research.github.io/snapgen
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.09619

SnapGen的应用场景

• 社交媒体内容创作：用户快速生成个性化图像，用在社交媒体平台如Snapchat的帖子或故事。
• 移动应用集成：在移动应用中集成SnapGen，提供用户即兴创作图像的功能，如虚拟试衣、滤镜效果预览等。
• 游戏和娱乐：用在游戏内资产的快速生成，或在移动游戏中提供玩家自定义角色和环境的能力。
• 教育和培训：用SnapGen生成教学材料中的图像，如科学图解或历史场景，增强学习体验。
• 新闻和媒体：记者和媒体工作者快速生成新闻报道中需要的图像，提高报道的吸引力和表现力。

Freestyler是什么

Freestyler是西北工业大学计算机科学学院音频、语音与语言处理小组（ASLP@NPU）、微软及香港中文大学深圳研究院大数据研究所共同推出的说唱乐生成模型，能直接根据歌词和伴奏创作出说唱音乐。Freestyler基于语言模型生成语义标记，再基于条件流匹配模型产生频谱图，最后用神经声码器转换成音频。Freestyler推出RapBank数据集，支持训练和模型开发，能实现零样本的音色控制，让用户生成具有特定音色的说唱声乐。

Freestyler的主要功能

• 说唱声乐生成：直接从歌词和伴奏输入生成说唱声乐，无需用户具备音乐知识。
• 零样本音色控制：基于3秒的参考音频，Freestyler能适应任何说话者的音色，实现零样本的音色控制。
• 数据集创建：为解决说唱数据的稀缺问题，团队创建RapBank数据集，并提供数据处理流程。
• 风格和节奏对齐：生成的说唱声音与伴奏的风格和节奏高度对齐，包含在风格上和节奏上。
• 高质量音频输出：基于先进的声码器技术，生成自然且高质量的说唱音频。

Freestyler的技术原理

• 歌词到语义（Lyrics-to-Semantic）：
  • 用语言模型（如LLaMA）预测基于歌词和伴奏特征的离散语义标记。
  • 基于Wav2Vec XLS-R等自监督学习（SSL）模型提取特征，用K-means聚类得到语义标记。
• 语义到频谱图（Semantic-to-Spectrogram）：
  • 应用条件流匹配（CFM）技术将离散语义标记转换为连续的mel频谱图。
  • 参考音频被纳入CFM模型，补充语义标记中缺失的音色信息。
• 频谱图到音频（Spectrogram-to-Audio）：
  • 用预训练的声码器（如BigVGAN-V2）从频谱图中重建音频。
  • 声码器能处理多种类型的音频数据，包括不同语言的语音、歌唱和环境声音。
• 数据集和处理流程：
  • RapBank数据集包含从互联网收集的大量说唱歌曲，经过自动爬取、源分离、分割、歌词识别和质量过滤等步骤处理。
  • 数据集处理包括音乐源分离、语音活动检测（VAD）分割、自动语音识别（ASR）歌词识别和质量相关指标计算。
• 零样本控制：参考编码器从参考音频中提取全局说话者嵌入，用在控制生成声音的音色。

Freestyler的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/NZqian/RapBank
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2408.15474

Freestyler的应用场景

• 音乐创作：为音乐制作人和作曲家提供灵感，快速生成说唱歌词和声乐，创作新的音乐作品。
• 现场表演：在音乐会或DJ表演中，实时生成伴随音乐的说唱声乐，为现场观众提供动态的音乐体验。
• 游戏音效：在视频游戏中，生成角色的说唱音效，增强游戏的沉浸感和互动性。
• 教育与培训：在音乐教育中，帮助学生学习说唱技巧和音乐创作，用生成示范音频提高学习效果。
• 社交媒体内容创作：内容创作者生成独特的说唱音频，丰富其社交媒体平台上的视频或音频内容，吸引更多观众。

FreeScale是什么

FreeScale是南洋理工大学、阿里巴巴集团和复旦大学推出无需微调的推理框架，提升预训练扩散模型生成高分辨率图像和视频的能力。FreeScale基于处理和融合不同尺度的信息，有效解决模型在生成超训练分辨率内容时出现的高频信息增加导致的重复模式问题。FreeScale首次实现8K分辨率图像的生成，不仅提高了生成内容的质量与保真度，还减少了推理时间，显著超越了现有方法。

FreeScale的主要功能

• 高分辨率视觉生成：FreeScale能生成高达8K分辨率的高质量图像和视频，扩展视觉扩散模型在高分辨率生成方面的能力。
• 无需微调：与传统需要微调的方法不同，FreeScale不要求对预训练模型进行额外的调整或训练，即可实现高分辨率输出。
• 处理高频信息：FreeScale基于提取和融合不同尺度的信息，有效管理高频信息，减少生成内容中的重复模式和伪影。
• 多尺度信息融合：基于结合不同感受野尺度的信息，FreeScale优化局部和全局细节的生成，提升视觉内容的整体质量。
• 灵活控制细节级别：用户能根据需要调整不同区域的细节级别，实现更精细的视觉效果控制。

FreeScale的技术原理

• 定制自级联上采样：从纯高斯噪声开始，逐步去噪，用训练分辨率生成图像，基于上采样获得更高分辨率的图像。
• 受约束的膨胀卷积：为扩大卷积的感受野并减少局部重复问题，FreeScale在特定的网络层中用膨胀卷积。
• 尺度融合：在去噪过程中，调整自注意力层，使其同时具有全局和局部注意力结构，基于高斯模糊融合自全局注意力的高频细节和来自局部注意力的低频语义。
• 频率成分提取与融合：基于提取所需的频率成分并进行融合，优化高分辨率生成质量，减少高频信息引发的重复模式问题。
• 细节级别控制：调整生成细节的级别，基于缩放余弦衰减因子控制新生成细节的级别，实现对不同语义区域的细节进行差异化处理。

FreeScale的项目地址

• 项目官网：haonanqiu.com/projects/FreeScale
• GitHub仓库：https://github.com/ali-vilab/FreeScale
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.09626

FreeScale的应用场景

• 高质量图像生成：在艺术创作和数字娱乐领域，生成高分辨率的艺术作品、游戏纹理和3D模型的贴图。
• 视频内容制作：在电影和视频制作中，生成高分辨率的视频内容，提高视频质量，减少后期制作的成本和时间。
• 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：在VR和AR应用中，生成高分辨率的虚拟环境和对象，提升用户体验。
• 广告和营销：创建吸引人的广告图像和视频，提高广告的视觉冲击力和吸引力。
• 社交媒体内容：社交媒体用户生成高分辨率的图片和视频，用在个人品牌建设或内容分享。

k1 视觉思考模型是什么

k1 视觉思考模型是kimi推出的k1系列强化学习AI模型，原生支持端到端图像理解和思维链技术，将能力扩展到数学之外的更多基础科学领域。k1模型在图像理解、数学、物理、化学等学科的基准测试中表现优异，超过全球多个标杆模型（如OpenAI o1、GPT-4o以及 Claude 3.5 Sonnet）。k1 视觉思考模型能直接处理图像信息进行思考得出答案，无需借助外部OCR或视觉模型，提供完整的推理思维链，让用户看到模型思索答案的全过程。k1 视觉思考模型基于预训练和强化学习后训练，优化字符识别能力，在 OCRBench 上得到 903 分的当前最好（state-of-the-art）结果，在 MathVista-testmini、MMMU-val 和 DocVQA 基准测试集上分数分别为 69.1、66.7 和 96.9，处于全球领先水平。

同时，Kimi 模型研发团队推出针对基础科学学科的标准化图形测试集Science Vista，涵盖不同难度的数理化图片题目，从分布上与实际用户需求较为匹配。测试集将开放给全行业。

k1 视觉思考模型的主要功能

• 端到端图像理解： k1 视觉思考模型能直接处理用户输入的图像信息，进行深入的思考和分析，无需依赖外部的OCR技术或额外的视觉模型。
• 推理思维链展示：k1 视觉思考模型展示思考过程，即推理思维链（Chain of Thought, CoT），让用户能看到答案，还能看到模型得出答案的逻辑推理过程。
• 基础科学能力泛化
  • 数学能力：新的 k1 视觉思考模型，借助端到端的图像理解能力，解锁包括几何图形题在内更加全面的数学能力。
  • 跨学科能力：模型的能力扩展到物理、化学等其他基础科学领域，能理解和解决这些领域的复杂问题。
• 真实场景适应性：k1视觉思考模型在包含噪声的真实场景下，如照片灰暗、图像模糊、手写字迹干扰等，k1 模型相比OpenAI 和 Anthropic 的视觉语言模型，有更显著的领先优势。
• 通用问题解决能力：k1视觉思考模型展现出更多通用能力，如解释科学家手稿等，让应用场景更加广泛。

如何使用k1 视觉思考模型

• 下载或更新应用：确保手机或电脑上安装最新版的Kimi智能助手APP，或者访问Kimi的网页版。
• 访问Kimi视觉思考版：k1 视觉思考模型已陆续上线最新版「Kimi智能助手」的 Android 和 iPhone 手机APP以及网页( kimi.com）。在最新版手机APP或网页版 Kimi+ 页面找到「Kimi 视觉思考版」。
• 上传或拍照：用APP或网页版中的拍照功能，直接拍摄想要分析的图像，或从设备中上传已有的图片。
• 等待分析：提交图像后，k1 视觉思考模型将开始处理图像信息，进行深入的思考和分析。
• 查看结果和推理过程：Kimi视觉思考版会展示模型的推理思维链（Chain of Thought, CoT），用户能看到模型得出答案的全过程。
• 交互和反馈：如果需要进一步的解释或有其他问题，与Kimi进行交互，提供反馈或提出新的问题。

k1 视觉思考模型的挑战

• 泛化能力：k1 视觉思考模型在分布外（out-of-distribution）的泛化能力还有提升空间，模型在处理训练数据中未涵盖的新类型问题时表现不佳。
• 复杂问题解决：在解决更为复杂的问题时，k1 视觉思考模型的成功率不如处理简单问题时高。
• 噪声场景准确率：在包含各种噪声的真实场景下，尽管k1 视觉思考模型相比其他模型有优势，准确率有待提升。
• 多轮问答效果：k1 视觉思考模型在多轮问答交互中的效果有待提高，涉及到模型对上下文的理解及连续对话中的逻辑连贯性。

k1 视觉思考模型的应用场景

• 教育辅助 – 数学问题解答：分析数学题目的图像，提供解题步骤和答案，帮助学生学习和理解数学概念。
• 学术研究 – 科学文献分析：研究人员解读科学文献中的图表和数据，获得新的研究见解和发现。
• 图像识别与分析 – 城市或建筑识别：用户识别不熟悉的城市地标或建筑风格，增加旅行体验的深度和丰富性。
• 艺术与文化 – 书法作品分析：分析书法作品的风格和历史背景，为书法爱好者提供深入的学习资源。
• 社交媒体 – 梗图解读：帮助用户理解社交媒体上的梗图和流行文化现象，跨越文化和语言障碍。

k1 视觉思考模型几何题解决实例

POINTS 1.5是什么

POINTS 1.5 是腾讯微信发布的多模态大模型，是POINTS 1.0的升级版本。 模型继续沿用了POINTS 1.0中的LLaVA架构，由一个视觉编码器、一个投影器和一个大型语言模型组成。 POINTS 1.5在效率和性能上都进行了增强，特别是在全球10B以下开源模型的排名中，POINTS 1.5-7B位居榜首，超越了其他业界领先的模型，如Qwen2-VL、InternVL2和MiniCPM-V-2.5等。 POINTS 1.5在复杂场景的OCR、推理能力、关键信息提取、LaTeX公式提取、数学、图片翻译、物体识别等方面有不错的表现。

POINTS 1.5的主要功能

• 复杂场景的OCR（光学字符识别）：POINTS 1.5能在复杂场景中进行有效的文字识别。
• 推理能力：模型具备强大的推理能力，能理解和处理复杂的逻辑问题。
• 关键信息提取：能从大量数据中提取关键信息，提高信息处理的效率和准确性。
• LaTeX公式提取：模型能识别并提取LaTeX格式的数学公式。
• 数学问题处理：POINTS 1.5能理解和解决数学问题，在数学领域的应用潜力。
• 图片翻译：模型能对图片内容进行翻译，适用在多语言环境下。
• 物体识别：POINTS 1.5能识别图片中的物体，应用于图像分析和理解。

POINTS 1.5的技术原理

• 视觉编码器（Vision Encoder）：负责处理输入的图像数据，提取图像特征。使用深度学习中的卷积神经网络（CNN）来实现，能捕捉图像中的空间层次结构和语义信息。
• 投影器（Projector）：将视觉编码器提取的图像特征映射到一个适合与语言模型交互的特征空间。涉及到特征的降维和转换，确保图像特征和文本特征在同一个空间中有效对齐。
• 大型语言模型（Large Language Model）：处理文本输入，生成语言相关的输出。是一个预训练的Transformer模型，能理解自然语言，生成连贯、有意义的文本响应。
• 数据输入：模型接收图像和/或文本数据作为输入。图像数据通过视觉编码器进行处理，文本数据则直接输入到语言模型。
• 特征提取：视觉编码器提取图像的关键特征，特征包括颜色、形状、纹理等视觉信息。同时，语言模型提取文本的语义特征，理解文本的含义和上下文。
• 特征融合：通过投影器，图像特征被转换到一个适合与文本特征结合的共同特征空间。在这个空间中，图像和文本特征可以相互补充，形成一个统一的多模态特征表示。
• 任务处理：融合后的多模态特征被用于执行特定的任务，如图像描述、视觉问答、文本到图像的生成等。模型能根据任务需求，生成相应的输出，如描述图像内容的文本、回答与图像相关的问题等。

POINTS 1.5的项目地址

• Github仓库：https://github.com/WePOINTS/WePOINTS
• HuggingFace模型库：https://huggingface.co/WePOINTS
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2412.08443

POINTS 1.5的应用场景

• 票据识别：自动识别和提取发票、收据等票据上的文字信息。
• 自动客服：通过理解用户的问题并提供逻辑推理，自动回答用户咨询。
• 新闻摘要：从长篇新闻报道中提取关键信息，生成摘要。
• 学术论文处理：从学术论文中提取数学公式，进一步的编辑和分析。
• 旅游翻译：在旅游时，通过手机拍摄路标、菜单等，实时翻译成目标语言。
• 在线教育平台：辅助学生解答数学题，提供解题步骤和答案。