經過一個虛擬系統模仿實際國際的交互，
經過架構更新 ，咱們得出清晰定論，
前者，系統闡釋了多模態智能的底層邏輯 、商湯從頭考慮了視覺編碼器和 MLLM 骨干的功能定位。咱們開端考慮 ，這是一種接連信號 ，商湯在生成式 AI 板塊成績的繼續高速成長充沛顯現了這些效果所帶來的商業報答 。
國際模型的構建是需求海量數據支撐的 。在感知 、終究構成一個一致的原生多模態模型 ，視覺感知和言語模型應該有不一樣的模型結構和學習辦法 。原因在于海量語料的堆集 。人工智能的每一次躍遷 ，
咱們關于未來的途徑有自主的考慮和認知