vivo AI研究院联合港中文以及上交团队为了攻克这些难题，从训练数据和模型结构两方面，系统性地分析了如何在MLLM训练中维持纯语言能力，并基于此提出了GenieBlue——专为移动端手机NPU设计的高效MLLM结构方案。
Scaling Law不仅在放缓，而且不一定总是适用！ 尤其在文本分类任务中，扩大训练集的数据量可能会带来更严重的数据冲突和数据冗余。
BlueLM-V-3B 是一款由 vivo AI 研究院与香港中文大学联合研发的端侧多模态模型。该模型现已完成对天玑 9300 和 9400 芯片的初步适配，未来将逐步推出手机端应用，为用户带来更智能、更便捷的体验。
近年来，大语言模型（Large Language Models, LLMs）的研究取得了重大进展，并对各个领域产生了深远影响。然而，LLMs的卓越性能来源于海量数据的大规模训练，这导致LLMs的训练成本明显高于传统模型。
vivo副总裁、OS产品副总裁、vivo AI全球研究院院长周围，在MEET智能未来大会上表示：大模型目前最能完成体验闭环和商业闭环的场景，就是落地在手机上，打造智能体。
来自中国科学院深圳先进技术研究院、中国科学院大学和 VIVO AI Lab 的研究者联合提出了一个无需训练的文本生成视频新框架 ——GPT4Motion。GPT4Motion 结合了 GPT 等大型语言模型的规划能力、Blender 软件提供的物理模拟能力，以及扩散模型的文生图能力，旨在大幅提升视频合成的质量。
前段时间，vivo悄悄自研手机AI大模型的消息传得沸沸扬扬，如今靴子落地，官宣定档11月1日vivo开发者大会，上机新版系统OriginOS 4。
