模态推理资讯

MMR-V团队：如何评估视频多模态推理能力？

北京时间2025年6月4日，来自中国科学院自动化研究所认知与智能决策复杂系统重点实验室和中国科学院大学人工智能学院的朱柯健、金卓然、袁宏邦、李佳淳等研究团队，联合清华大学的涂尚清，在arXiv预印本平台发布了一项名为"MMR-V: What's Left Un

Kimi-VL 项目是 Kimi Team 于 2025 年 4 月发布的大语言模型，这是一种高效的开源专家混合 (MoE) 视觉语言模型 (VLM)，可提供高级多模态推理、长上下文理解和强大的代理功能。相关论文成果为「Kimi-VL Technical Re

在数字化时代，视觉信息在知识传递和决策支持中的重要性日益凸显。然而，传统的检索增强型生成（RAG）方法在处理视觉丰富信息时面临着诸多挑战。一方面，传统的基于文本的方法无法处理视觉相关数据；另一方面，现有的视觉 RAG 方法受限于定义的固定流程，难以有效激活模型

在数字化时代，视觉信息在知识传递和决策支持中的重要性日益凸显。然而，传统的检索增强型生成（RAG）方法在处理视觉丰富信息时面临着诸多挑战。一方面，传统的基于文本的方法无法处理视觉相关数据；另一方面，现有的视觉 RAG 方法受限于定义的固定流程，难以有效激活模型

关于它的研究，近来也发生了诸多变化：跨界缝合成为新风向，比如用多模态模型分析财报文本+管理层表情+市场指标预测企业价值；研究视角也从静态分析，走向动态推理；模型的可解释性、结合垂直领域开发专属大模型等也成为重点！

在解这道题时，我们可以通过绘制受力分析草图轻松解决。但即使是先进的多模态大语言模型，如 GPT-4o，也可能在理解「同性相斥」的基本物理原则时，错误地判断斥力的方向（例如，错误地将 + 3Q 对 + Q 的斥力方向判断为右下方而非正确的左上方）。