云端大模型的能力变得越来越强大，与不得不“因小失大”的端侧大模型，拉开了更大的体验差距。比如近期OpenAI和谷歌斗得火热的多模态大模型，GPT-4o和Gemini带来令人惊艳的语音交互、多种模态一次生成等能力，处理图片、视频、音频等数据和复杂逻辑，都要在云端运行。一位国内PC行业的资深从业者曾告诉脑极体，大模...
下游市场需求的强劲增长，特别是手机与自动驾驶行业的蓬勃发展，正强力拉动端侧大模型市场的扩张，2023年中国端侧大模型市场规模 达8亿元，预计2024年中国端侧大模型市场将达到21亿元 受实际落地情况的影响，2023年中国端侧大模型市场规模达8亿元，持乐观态度估计，预计2024年中国端侧大模型市场将达到21亿元 生成式AI...
在文本理解方面，作为全模态理解模型，Megrez-3B-Omni在没有牺牲模型的文本处理能力的前提下，将上一代14B大模型的优秀能力压缩至3B规模，显著降低了计算成本、提升了计算效率。在C-EVAL、MMLU/MMLU Pro、AlignBench等多个权威测试集上更是取得端上模型最优精度，在文本理解方面确立了全球领先地位。同时，以更少的资...
人工智能的2.0时代包括三个领域：一是自然语言处理领域，代表产品是OpenAI开发的ChatGPT；二是生成式人工智能领域，代表产品可能亦是OpenAI开发的Sora；三是端到端模型的智能驾驶，代表企业包括特斯拉、元戎启行等。周光提出，为了构建通用的人工智能，必须将大语言模型、端到端模型和生成式人工智能技术进行融合，以赋予...
Vary作者团队开源了第一个迈向OCR-2.0的通用端到端模型GOT。用实验结果向人们证明：No~No~No~GOT模型效果如何？话不多说，直接上效果图：△ 最常用的PDF image转markdown能力 △ 双栏文本感知能力 △ 自然场景以及细粒度OCR能力 △ 动态分辨率OCR能力 △ 多页OCR能力 △ 更多符号的OCR能力 研究团队称，尽管GOT...
二、深度学习引领端到端模型的新纪元 随着深度学习的兴起，端到端模型迎来了重大的突破。深度学习的核心是神经网络，通过多层次的神经元相互连接来实现输入和输出之间的映射。这一方法摒弃了繁琐的特征工程，直接从原始数据中学习特征和模式。最早的深度学习模型是基于多层感知机（MLP）的，它由多个全连接层组成，每一...
本文将介绍由Vary团队开发的通用端到端模型GOT,这一模型在OCR领域具有革命性的潜力。 论文概览 论文标题:GOT: Towards OCR-2.0 发布平台:arXiv 链接:arXiv.org 模型特点 GOT模型是首个迈向OCR 2.0时代的通用端到端模型,它在多个方面展现了其先进性: 多任务支持:GOT模型支持多种OCR任务,包括场景文本OCR、文档...
以RCNN系列、Yolo系列为首的一些模型在目标检测领域已经取得了非常成熟的应用效果,但不管是单阶段模型(如Yolo、SSD)还是两阶段模型(如RCNN),都需要进行非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,简称NMS)的后处理操作。NMS的作用是去除多个预测同一物体的冗余检测框,基本已经是目标检测模型必不可少的一步。但NMS也有它...
一、端侧模型 vs 小模型 严格来说，“端侧模型”与“小模型”的概念并不能直接等同。“小模型”通常指的是那些参数规模远少于GPT-3或Llama-13B的大语言模型，几个具有代表性的参数为1.5B、3B、7B等。这些小模型虽然参数规模较少，但通过特定的设计和优化，仍然能够在某些任务上达到与大型模型相似的性能，从而...
在深度学习领域，"端到端"通常指的是只需输入原始数据就能直接输出最终结果的AI模型。通过大量高质量数据进行训练，端到端大模型能够逐渐提升其智能水平。在汽车行业中，该技术可应用到自动驾驶领域，从而取代传统自动驾驶技术。传统的模块化自动驾驶系统通常将感知、决策和控制分为独立的模块，每个模块专注于解决特定的...