阿里刚刚放出了:HumanOmniV2,核心能力在于它可以基于全局上下文理解进行多模态推理 在Daily-Omni上的准确率达到58.47%,在WorldSense上达到47.1% ,在其自己的IntentBench上达到了69.33% HumanOmniV2引入了强制性上下文总结机制 在生成最终答案之前,模型必须首先输出一个标签内的上下文概括,用这种结构化的设计来确保模型不会跳过任何关键信息 也就是说,模型在分析之前,会先总结一下看到的信息的背景,比如视频的场景、人物的表情、对话的内容等等,把这些信息整合起来,形成对视频整体内容的理解 此外,还有一套LLM驱动的多维度奖励机制来引导模型的学习过程 使HumanOmniV2 在训练过程中不断优化其对多模态信息的理解能力,同时鼓励其发展出更复杂的推理路径 多模态LLM HumanOmniV2 编程严选网
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