【深度學習新浪潮】視覺與多模態大模型文字生成技術研究進展與產品實踐

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一、研究進展

  1. 跨模態架構創新

    • 原生多模態模型：微軟KOSMOS系列通過統一框架支持文本、圖像、語音等多模態輸入輸出，實現跨模態推理與遷移。例如，KOSMOS-2.5可處理文本密集圖像，生成結構化文本描述，并通過重采樣模塊優化視覺與語言的對齊。
    • 混合專家架構：第三代模型（如DeepSeek R1）采用動態門控機制，根據任務需求激活特定領域子模型，顯著提升復雜指令處理能力，尤其在透明材質反光、動態模糊等細節渲染上達到專業級物理仿真度。
    • GPT-4o的突破：通過統一多模態框架與O200K標記器優化，實現文本與圖像生成的深度耦合，支持16個以上文字塊的復雜圖像生成，單圖生成時間壓縮至15秒內，并支持多輪迭代修改。

  2. 語義理解與生成協同優化

    • 知識圖譜增強：通過引入領域本體庫（如建筑、醫

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