主要观点总结
本文介绍了智谱 AI 发布的最新大模型 GLM-4V-Plus 的科研阅读与问询能力。该模型在文本总结、科研专属名词解释、流程图与模型图理解等方面表现出色。此外，文章还介绍了 GLM-4V-Plus 的其他功能，如时间感知与问答能力、图像与视频理解能力等。
关键观点总结
关键观点1: GLM-4V-Plus 的科研阅读与问询能力
GLM-4V-Plus 能够通过文本总结、科研专属名词解释、流程图与模型图理解等方式，减轻科研工作者的阅读负担，提高他们对复杂科研论文的理解效率。
关键观点2: GLM-4V-Plus 的功能优势
GLM-4V-Plus 具备卓越的图像与视频理解能力，能够精准识别视频中的物体、场景、人物及其行为。其时间感知能力使得模型能够分析视频中连续帧之间的细微变化，追踪物体运动轨迹、预测行为模式。
关键观点3: 智谱 AI 的其他大模型
除了 GLM-4V-Plus，智谱 AI 还发布了其他几款性能卓越的大模型，如 GLM-4-Plus 和 CogView-3-Plus，它们各自在不同领域展现了领先的能力。
文章预览
自 2023 年 3 月推出第一代语言基座模型 ChatGLM 以来，智谱 AI 在大模型的性能和模态上不断探索并取得显著进展。经过多次技术迭代和性能优化，智谱 AI 在 2024 年的 ACM SIGKDD 大会上隆重发布了新一代基座模型。这些模型包括 GLM-4-Plus、CogView-3-Plus、GLM-4V-Plus 等，均在各自领域达到了国际领先水平。 我们对刚刚发布的 GLM-4V-Plus 的科研阅读与问询能力进行了一轮测验。 科研阅读与问询能力实测 文本的总结和科研概括能力： 方便起见，我们之间将 CogVLM2 的 tex 源码输入给模型，并使用如下 prompt 让其对文章进行总结： 作为一名专业的多模态大模型研究人员，请对以下 paper 进行总结，用中文对文章的核心内容以及要点进行陈述并分条列举: \n。 GLM-4V-Plus 的指令跟随能力相当不错，对多模态大模型的每个核心组件都进行了详细的介绍，包括编码器，适配器
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