主要观点总结
格灵深瞳是一家在视觉AI领域表现卓越的公司，其多模态大模型技术在产业界有广泛应用。本文介绍了格灵深瞳的大模型技术进展、视觉大模型Unicom v2的优势、多模态大模型的应用以及弱监督学习等技术的探索。格灵深瞳结合语言模型，打造深瞳灵感-7B多模态大模型，实现了多项应用的突破。此外，格灵深瞳还开源了RWKV-CLIP代码和模型权重，供业界共同探讨。文章还强调了视觉AI公司做多模态的重要性，并指出格灵深瞳如何将技术创新与行业理解相结合，成为多模态大模型应用落地的先行者。
关键观点总结
关键观点1: 格灵深瞳的多模态大模型技术在产业界有广泛应用，取得了显著的成绩。
格灵深瞳的落地案例证明了多模态大模型在产业界的潜力。
关键观点2: 格灵深瞳的Unicom v2视觉大模型在多项任务上表现优异，结合了Unicom和CLIP的优势。
Unicom v2的优势在于其在多个权威数据集上的表现超过其他模型。
关键观点3: 多模态大模型在原本视觉AI的存量市场依然大有可为，而且壁垒依然深厚。
多模态大模型为传统视觉AI带来了改变，并在多个领域取得了突破。
关键观点4: 格灵深瞳通过弱监督学习的方式扩大了视觉大模型的数据规模，提高了模型的性能。
弱监督学习为无标签数据注入了丰富的语义信息，提高了模型的精度。
关键观点5: 格灵深瞳将技术创新与行业理解相结合，成为多模态大模型应用落地的先行者。
格灵深瞳深耕行业，将大模型技术应用到多个领域，实现了应用的突破。
文章预览
梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大模型时代，有个大家普遍焦虑的问题：如何落地?往哪落地? 聚光灯下最耀眼的OpenAI，最近也先被曝出资金告急，后又寻求新一轮10亿美元新融资。 但在中国，有这么一家公司： 它的多模态大模型不仅在多个权威数据集上的表现超过了OpenAI，更是用一个个落地案例告诉大家，大模型并不仅仅包括大语言模型，视觉大模型和多模态大模型在产业界有更大的想象空间。 这家公司就是 格灵深瞳 ，它曾因“A股AI视觉第一股”的标签为人熟知，如今以新姿态再次刷新外界认知： 大模型落地先行者 。 银行安防领域，AI算法规模化应用，落地10000+银行网点 城市管理领域，交通治理业务在10余个省市开展试点及落地应用 商业零售领域，智慧案场解决方案落地全国20余省市近1000个项目 体育教育领域，相关产品方案已在全
………………………………
