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香港中文大学的生物医学团队为8个特定的眼科图像模态设计编码器,并为不同任务设计解码器,整合超过50万名患者的340万张图像,训练了眼科疾病基础模型VisionFM。该模型在多个眼科疾病诊断任务上超过基线方法,准确率接近中级眼科医师。该模型还具备强大的数据泛化能力,能够扩展到新的图像模态和设备,甚至能从眼底图像预测青光眼进展和颅内肿瘤。
InternVL Family: A Pioneering Open-Source Alternative to GPT-4o. 接近GPT-4o表现的开源多模态对话模型 InternVL 家族:利用开源套件缩小与商业多模态模型的差距——GPT-4o 的先驱开源替代方案 InternVL3,一个性能强大的开源多模态大模型。其中InternVL3-78B同时在感知能力和推理能力上同时达到了开源第一的性能。InternVL3-78B的核心技术包括:可变视觉位置编码,原生多模态预训练,混合偏好优化,以及多模态测试时间缩放。
腾讯混元大模型旗下最新发布的Hunyuan3D-2.0系列开源模型,迎来了五款产品(Turbo、Pro、Standard、Lite、Vision)的全系列开源,构建起完整的工具链体系,标志着中国大模型技术首次在多模态领域实现完整开源布局。从30秒生成高精度3D资产的开源框架,到覆盖文本、图像、视频的全模态开源体系,腾讯混元大模型正以开放姿态引领一场全球范围内的数字创作革命。 这一突破得益于腾讯自主研发的3D生成加速框架FlashVDM,它打破了传统3D生成模型的效率瓶颈,将大规模3D模型的生成时间压缩至秒级,为开源社区与工业界的应用部署提供了可能。 Hunyuan3D-2.0推出了多种模型版本,以适应不同应用需求。例如,多视图版本Hunyuan3D-2-MV能够结合2—4张标准视角图片,捕捉丰富的细节,优化3D生成模型产生的效果。与此同时,mini系列模型通过架构优化与算力提升,降低了硬件要求,可在NVIDIA 4080显卡甚至苹果M1 Pro芯片上运行,使3D模型的应用更为广泛。 腾讯自2024年11月发布第一代3D生成大模型以来,持续推动行业创新。如今Hunyuan3D-2.0在文本一致性、几何精度和画面质量等多项评测中超越业内顶级大模型。
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