最近，VLM-R1项目负责人正在开发针对视障人群的AI眼镜，这样的应用场景正是他开发的一大方向。而VLM-R1项目的成功实验，让他对这些场景的落地，有了更大的信心。“未来，VLM-R1项目还有望成为工地上的安全监督员，监督员工安全着装等；也有望担当起智能看家助手的职责，帮人看家护院……”对于VLM-R1项目的应用前景...
“你可以把VLM-R1简单理解成‘视觉版DeepSeek’，它不仅会看，还很擅长思考，会举一反三。”项目带头人、浙江大学滨江研究院Om AI Lab人工智能中心主任、博士生导师赵天成博士倍感惊喜地说，“一天涨十几个星标比较常见，能收获几百个星标已经算是全球顶尖了；像VLM-R1这样一夜之间暴增上千关注的，前所未见！”...
之前全世界99%的算力对大家是不可见的,人们不会意识到ARM芯片或高通芯片里具备AI能力。未来如果有大量小语言模型、视觉语言模型(VLM)、音频智能等能力,可能会越来越多地出现在曾经不会被用到的平台上,比如特斯拉的车上已经用到了很多。 你会发现越来越多的设备,比如手机、耳机、智能眼镜,现在是一个火爆品类,很多...
- Momenta：24年12月底开始探索应用，主要用来压缩感知模块，提升效率。第1版识别精度较差，但后续会调试预计1-1.5月有新结果更新。效率方面：第1版模型训练时间减半，感知结果输出时间减半。- 元戎启行：deepseek作为vlm的一个高性能低算力需求，确实是一个不错的参考，特别是vlm+E2E。- 轻舟智航：之前在端到端...
陈羽北:它可以做很多很复杂的功能。从小语言模型到VLM(视觉语言模型),再到音频的ASR(自动语音识别)等。对于这些我称之为"初级AI功能"的任务,无论是代理型还是感知型,在边缘平台和终端设备上都能完成。最复杂的任务则会转移到云端处理。 另一个是全球90%到99%的数据其实都在终端和边缘端。但现在大多数情况下是...
未来感知模型和PnP将整合为一体化模型,实现完全端到端,并借助VLM大模型加强对极端场景的理解能力,提高安全性,完全去除对高精地图依赖。 现阶段解决方案 面向当前量产需求,则以一段式大模型+安全辅助模型方案为宜。主系统通过Feature双向传递...
在云端，DeepSeek的VLM多模态大模型正重构比亚迪的数据训练体系。通过自动化生成高价值场景数据，原本需要数月标注的极端路况（如断头路、罕见交通标志）处理效率提升80%，加速突破长尾场景瓶颈。车端模型则借助知识蒸馏技术，将云端大模型的认知能力压缩至低算力芯片，使10万级车型也能实现媲美高端车的博弈变道能力。这种...
一句话总结:与vlm结构相同,输入图片和prompt,预测输出具体的动作;动作的存在形式是离散的token,不存在强弱。 1.整体结构 基本结构与vlm一致,image和prompt生成input,生成tokens。 #1.把prompt和image处理成input_ids的处理器proccessor加载 processor = AutoProcessor.from_pretrained("openvla/openvla-7b", trust_remo...
此前,这种“长眼睛”、擅长推理的AI还停留在想象阶段。不过最近,来自杭州Om AI Lab的一群95后,已经成功地将DeepSeek-R1的训练方法,从纯文本领域迁移到视觉语言领域,打开了多模态大模型的更多想象空间。 他们还将这个名叫VLM-R1的项目开源...
就当前智驾系统开发而言,复杂城区场景是当前开发难度最大的地方,依赖传统的感知模型很难去解决此类长尾场景。各个企业都在尝试开发训练端到端+VLM、VLA(视觉-语言-动作模型)模型,以优化系统对长尾场景的检测及处理能力。 但开发这样一套系统,依赖极大的云端算力及数据训练成本,部署到车端的模型也要依赖较大算力的硬件...