大规模数据

WebSSL

WebSSL是由Meta和纽约大学等机构开发的视觉自监督学习模型,基于大规模网络图像数据训练,无需语言监督即可学习有效视觉表示。其包含多个变体,参数规模从3亿到70亿不等,在多模态任务如视觉问答、OCR和图表理解中表现出色。通过筛选含文本图像数据,显著提升特定任务性能。模型具备良好的扩展性,适用于智能客服、文档处理、医疗影像分析等多个领域。

Skild Brain

Skild Brain 是 Skild AI 推出的具身智能基础模型,具备强大的泛化能力和多场景适应性,可应用于机器人控制、物体操作、环境导航等任务。其基于大规模数据训练,支持多种机器人平台,适用于工业自动化、物流、医疗及家庭服务等领域。