简介:

视觉推理能力增强的实验性研究模型

功能:

- 多学科理解和推理:在MMMU基准测试中得分高达70.3%,展现了强大的多学科理解和推理能力。

- 数学推理任务:在MathVision基准测试中取得显著进步,突出了模型在数学推理任务上的能力。

- 挑战性问题解决:在OlympiadBench上的表现也展示了模型解决挑战性问题的能力。

- 单轮对话支持:目前模型仅支持单轮对话和图像输出,不支持视频输入。

- 安全性和伦理考量:需要稳健的安全措施以确保可靠和安全的性能。

- 性能和基准限制:在多步视觉推理中可能会逐渐失去对图像内容的关注,导致幻觉。

- 基本识别任务:在识别人、动物或植物等基本任务上并没有显示出比Qwen2-VL-72B更显著的改进。

需求人群:

"目标受众为研究人员和开发者,特别是那些在视觉推理、多学科理解和数学推理领域寻求先进解决方案的专业人士。QVQ-72B-Preview提供了一个强大的工具,可以帮助他们处理复杂的视觉和文本数据,推动相关领域的研究和应用发展。"

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