多模态
Embodied Reasoner
Embodied Reasoner是由多家科研机构联合开发的具身交互推理模型,通过视觉搜索、推理与行动协同完成复杂任务。采用模仿学习、自我探索和自我修正三阶段训练方法,生成多样化思考过程,提升任务规划效率。在长时序任务中表现优异,减少重复搜索和逻辑错误。适用于智能家居、仓储物流、医疗辅助等多个场景,具备多模态交互和强推理能力。
Gemini 2.0 Pro
Gemini 2.0 Pro是Google推出的高性能AI模型,具备200万tokens的上下文窗口,支持复杂任务处理、多语言理解和代码生成。它能调用外部工具如Google搜索和代码执行环境,提升信息获取与问题解决能力。适用于编程辅助、数据分析、学术研究、教育及创意内容生成等多个领域,是当前Google系列模型中的佼佼者。
TextHarmony
TextHarmony是一款由华东师范大学与字节跳动联合开发的多模态生成模型,擅长视觉与文本信息的生成与理解。该模型基于Slide-LoRA技术,支持视觉文本生成、编辑、理解及感知等功能,广泛应用于文档分析、场景文本识别、视觉问题回答、图像编辑与增强以及信息检索等领域。通过高质量数据集的构建与多模态预训练,TextHarmony在视觉与语言生成任务中表现出色。