多模態大語言模型演進：從視覺理解到具身智能的技術突破

多模態大語言模型（MLLMs）正在重塑人工智能的邊界，實現從"看見"到"理解"再到"行動"的全鏈條智能。本文將深入解析蘋果最新多模態研究進展，揭示視覺-語言模型十年演進的技術脈絡，剖析CLOC、AIMv2等創新架構如何推動模態對齊革命，并探討具身智能時代MLLMs的應用前景與挑戰。

一、多模態模型十年演進：從Show and Tell到Qwen2.5-VL

2015年，Google的Show and Tell模型開創了視覺-語言模型（VLM）的先河，其采用"CNN+LSTM"架構實現圖像到文本的生成，如輸入"戶外市場購物的人群"圖像可輸出自然語言描述。這種端到端神經網絡設計奠定了早期VLM的基礎框架，但受限于20M參數規模，僅能完成簡單圖像字幕和基礎視覺問答任務。

十年后的今天，多模態模型已發生翻天覆地的變化。以阿里巴巴Qwen2.5-VL為例，其參數規模達72B，是早期模型的4000倍，采用ViT作為視覺編碼器并支持任意分辨率輸入，通過預訓練+后訓練的兩階段學習范式，在知識密集型任務、文本豐富場景理解、引用定位等復雜任務上展現出強大能力。