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領(lǐng)鵬
人類的推理能力植根于語言思維和視覺記憶中，利用視覺理解增強大模型推理能力是AI技術(shù)的前沿探索之一。2024年12月25日，阿里云通義千問發(fā)布首個開源多模態(tài)推理模型QVQ-72B-Preview。QVQ展現(xiàn)出超預(yù)期的視覺理解和推理能力，在解決數(shù)學(xué)、物理、科學(xué)等領(lǐng)域的復(fù)雜推理問題上表現(xiàn)尤為突出。
一個月前(11月28日)，通義發(fā)布AI推理模型QwQ - 32B - Preview并斬獲SuperCLUE的AI推理模型榜單「全球開源冠軍」，評測數(shù)據(jù)顯示，預(yù)覽版本的QwQ，已展現(xiàn)出研究生水平的科學(xué)推理能力，在數(shù)學(xué)和編程方面表現(xiàn)尤為出色，整體推理水平比肩OpenAI o1。
QwQ(Qwen with Questions)是通義千問Qwen大模型最新推出的實驗性研究模型，也是阿里云首個開源的AI推理模型。阿里云通義千問團隊研究發(fā)現(xiàn)，當模型有足夠的時間思考、質(zhì)疑和反思時，其對數(shù)學(xué)和編程的理解就會深化。
如今在Qwen2 - VL - 72B開源模型基礎(chǔ)上，研發(fā)出QVQ - 72B - Preview。
QVQ-72B-Preview不僅在邏輯推理上更上一層樓，還巧妙地融合了視覺理解能力，使得AI在解析圖像信息、結(jié)合上下文進行空間推理方面取得了顯著進步。這一突破意味著AI在處理諸如視覺問答、圖像識別與解釋等復(fù)雜任務(wù)時，能夠更加精準地把握細節(jié)，實現(xiàn)更加智能化、人性化的交互體驗。
例如，在解析一張包含物理實驗的圖像時，QVQ不僅能準確識別出實驗器材，還能基于視覺線索推斷出實驗步驟、預(yù)測實驗結(jié)果，甚至對實驗設(shè)計中可能存在的邏輯漏洞提出質(zhì)疑。這種跨模態(tài)的推理能力，為教育、科研、工業(yè)設(shè)計等多個領(lǐng)域帶來了革命性的變化，加速了知識的自動化處理和創(chuàng)新應(yīng)用的步伐。
目前，QVQ-72B-Preview已在魔搭社區(qū)和HuggingFace等平臺上開源，開發(fā)者可上手體驗。截至目前，通義千問Qwen的衍生模型數(shù)突破7.8萬個。
阿里云通義千問團隊表示，QVQ-72B-Preview的發(fā)布只是冰山一角，他們正不斷探索AI推理能力的極限，旨在構(gòu)建一個更加全面、智能、適應(yīng)未來需求的AI生態(tài)系統(tǒng)。隨著技術(shù)的不斷迭代與成熟，我們有理由相信，AI將在更多領(lǐng)域展現(xiàn)出超越人類想象的智慧之光，開啟一個由技術(shù)與人類共同編織的智慧新時代。
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