OmniVision: 可本地跑的多模态大模型
发表于|更新于|大语言模型
OmniVision是一款由Nexa AI开发的多模态大语言模型,它能够在本地设备上运行,支持同时处理文本、图像和视频输入。与云端多模态模型不同,OmniVision针对移动设备和边缘计算进行了优化,可以在手机上流畅运行。它能够理解图片内容、分析视频帧、回答关于视觉输入的问题。本视频介绍OmniVision的安装部署和实际使用体验。
相关推荐
2024-11-29
Nexa AI OmniVision:可本地跑多模态大模型
Nexa AI OmniVision是一款可以在本地设备上运行的多模态大语言模型。与依赖云端API的多模态模型(如GPT-4V)不同,OmniVision经过优化可以在消费级硬件上运行,无需联网即可处理文本、图像和视频输入。它能够理解图片内容、回答关于视觉输入的问题,适合隐私敏感场景和离线环境使用。本视频介绍OmniVision的本地部署方法、性能表现和实际使用体验。 官方博客

2024-12-22
Kimi视觉推理大模型:差评!
看网上都在吹Kimi的视觉推理大模型,说得神乎其技,可以取代OpnAI 200刀每月的专业版之类的,真有这么厉害吗?这里我们也来快速测试下。 首先,我们来个简单都英语填空题,这种题一般的大模型都能做对,本来就是大语言模型的强项,仅作为最基本验证,它也是没有问题的。 再看第二道题,来个脑筋急转弯,分析推理确实是一大堆的,答案也和预期一样,但是它是实打实的脑筋不转弯都从语言学等角度得出的答案,其实这里在中文语境中用脑筋急转弯思路就能很快得出答案,太阳公公嘛,那太阳肯定是男都啰。况且太阳叫做sun,儿子也读作son,也能得到印证。所以我推定它是不适合做脑筋急转弯的,起码不适合做中文的脑筋急转弯。 下一道数学题,“一口井7米深,有只蜗牛从井底往上爬,白片爬3米,晚上下坠2米。问蜗牛几天能从井里爬出来?”这里要注意解题的关键点是最后一天可能它不会滑下来了。我们看它分析,前几天都没有问题,第四天,白天爬3米,就是到了6米,晚上滑下来2米,到了第4米,第五天,白片爬3米,4+3刚好7米,所以就爬出来了,就不用考虑晚上往下滑了。所以答案是5天就能爬出去。我们看它最终做了一大堆装模作样的推理...
2024-11-29
定制大语言模型LLM用RAG还是微调?
这是每个AI应用开发者都会面临的核心问题:想要让大语言模型适应特定领域,应该选择RAG(检索增强生成)还是微调(Fine-tuning)?本视频从技术原理、实现成本、应用场景和维护复杂度等多个维度进行对比分析。RAG适合需要动态知识更新和检索外部信息的场景,微调适合需要模型学习特定输出风格和格式的场景。视频通过实际案例帮助你做出最合适的技术选型。
2024-11-29
MaaS开放平台深体验:强大工具模型开发实战
MaaS(Model as a Service,模型即服务)开放平台是阿里云等云厂商推出的AI模型服务平台,让开发者可以通过API调用各种大语言模型和AI能力。本视频深度体验了MaaS平台的各项功能,包括模型调用、工具链集成、开发实战等。涵盖了:如何注册和使用MaaS、支持哪些模型、如何调试和优化API调用、以及实际开发项目的全流程演示。对于想要在应用中集成AI能力的开发者来说,这是一份实用的MaaS入手指南。 访问入口
2024-11-29
Nexa AI OmniVision:本地部署多模态大模型
Nexa AI OmniVision的本地部署教程!本视频手把手教你如何在自己的电脑上安装和运行OmniVision多模态大模型。涵盖了:系统要求检查、模型下载、安装配置、API调用示例和性能优化技巧。OmniVision支持处理图像和视频输入,能够在本地完成复杂的视觉理解任务。无需GPU也能运行优化版本,是本地AI部署领域值得关注的多模态模型。 官方博客

2024-12-26
QVQ-72B:世上唯一开源免费视觉推理大模型
这应该是当今世上唯一一个完全开源免费的视觉推理大模型,相比海外如OpenAI等贵的要命的o3模型,阿里巴巴最新推出的这个QVQ-72B视觉推理大模型遵循都是Apache 2.0的协议,也就是说权重等完全开源,如果我没有搞错的话,这应该是当今世上唯一一个完全开源免费的视觉推理大模型,它只有72B的参数量,但是它在MMLU多模态测试集和MathVision等数学视觉等测试集上的benchmarks得分却不容小觑。下面我们快速的去魔撘上玩下… 访问入口
公告






