嘿，各位开发小伙伴，今天要给大家安利一个全新的开源项目 ——VLM-R1！它将 DeepSeek 的 R1 方法从纯文本领域成功迁移到了视觉语言领域，这意味着打开了对于多模态领域的想象空间！
2月19日，界面新闻记者获悉，阿里AI To C业务近期开启大规模人员招聘，开放招聘岗位达到数百个，其中AI技术、产品研发岗位占比达到90%，所招聘人员将重点投入到文本、多模态大模型、AI Agent等前沿技术与应用的相关工作中。
刚刚，阶跃星辰联合吉利汽车集团，开源了两款多模态大模型！新模型共2款：全球范围内参数量最大的开源视频生成模型Step-Video-T2V行业内首款产品级开源语音交互大模型Step-Audio多模态卷王开始开源多模态模型，其中Step-Video-T2V采用的还是最为开放宽松的MIT开源协议，可任意编辑和商业应用。
尽管多模态大模型在通用视觉理解任务中表现出色，但不具备细粒度视觉识别能力，这极大制约了多模态大模型的应用与发展。针对这一问题，北京大学彭宇新教授团队系统地分析了多模态大模型在细粒度视觉识别上所需的 3 项能力：对象信息提取能力、类别知识储备能力、对象 - 类别对齐能力，发现了「视觉对象与细粒度子类别未对齐」
这次不是卷参数、卷算力，而是卷“跨界学习”——
近年来，多模态大模型（MLLM）在视觉理解领域突飞猛进，但如何让大语言模型（LLM）低成本掌握视觉生成能力仍是业界难题！
近日，微软和剑桥大学公布推理新方法：多模态思维可视化MVoT。新方法可以边推理，边「想象」，同时利用文本和图像信息学习，在实验中比CoT拥有更好的可解释性和稳健性，复杂情况下甚至比CoT强20%。还可以与CoT组合，进一步提升模型性能。
多模态大模型理解真实世界的水平到底如何？
人类通过课堂学习知识，并在实践中不断应用与创新。那么，多模态大模型（LMMs）能通过观看视频实现「课堂学习」吗？新加坡南洋理工大学S-Lab团队推出了Video-MMMU——全球首个评测视频知识获取能力的数据集，为AI迈向更高效的知识获取与应用开辟了新路径。
尽管多模态大语言模型（MLLM）在简单任务上最近取得了显著进展，但在复杂推理任务中表现仍然不佳。费曼的格言可能是这种现象的完美隐喻：只有掌握推理过程的每一步，才能真正解决问题。然而，当前的 MLLM 更擅长直接生成简短的最终答案，缺乏中间推理能力。本篇文章旨在开发一种通过学习创造推理过程中每个中间步骤直至最终答案的 MLLM，以实现问题的深入理解与解决。
