Modell der visuellen Identität

GLM-4.1V-Thinking: ein quelloffenes visuelles Inferenzmodell zur Unterstützung komplexer multimodaler Aufgaben

GLM-4.1V-Thinking ist ein quelloffenes visuelles Sprachmodell, das vom KEG Lab der Tsinghua Universität (THUDM) entwickelt wurde und sich auf multimodale Argumentationsfähigkeiten konzentriert. Basierend auf dem Basismodell GLM-4-9B-0414 verwendet GLM-4.1V-Thinking Verstärkungslernen und "chain-of-mind"-Schlussfolgernde Mechanismen,...

VideoMind

VideoMind ist ein quelloffenes, multimodales KI-Tool, das sich auf Schlussfolgerungen, Fragen und Antworten sowie die Erstellung von Zusammenfassungen für lange Videos konzentriert. Entwickelt wurde es von Ye Liu von der Polytechnischen Universität Hongkong und einem Team des Show Lab an der Nationalen Universität von Singapur. Das Tool ahmt die Art und Weise nach, wie Menschen Videos verstehen, indem es die Aufgabe in Planung, Positionierung, Überprüfung...

DeepSeek-VL2

DeepSeek-VL2 ist eine Reihe von fortschrittlichen Mixture-of-Experts (MoE) visuellen Sprachmodellen, die die Leistung des Vorgängers DeepSeek-VL deutlich verbessern. Die Modelle zeichnen sich durch Aufgaben wie visuelle Frage und Antwort, optische Zeichenerkennung, Verstehen von Dokumenten/Tabellen/Diagrammen und visuelle Lokalisierung aus....