OpenVision是一个完全开放、经济高效的高级视觉编码器家族,用于多模态学习。
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发布时间 : 5/6/2025
模型简介
OpenVision提供了一系列高效的视觉编码器,支持多模态学习任务,特别适合图像特征提取和相关应用。
模型特点
完全开放
模型完全开源,允许自由使用和修改。
经济高效
设计注重计算效率,适合资源有限的环境。
多模态支持
支持视觉和语言的多模态学习任务。
模型能力
图像特征提取
多模态学习
视觉语言对齐
使用案例
计算机视觉
图像分类
使用提取的图像特征进行分类任务。
图像检索
基于视觉特征的相似性搜索。
多模态应用
图文匹配
对齐图像和文本的语义空间。
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers

支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型,专为边缘设备推理设计,体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统
Transformers

英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
AIbase是一个专注于MCP服务的平台,为AI开发者提供高质量的模型上下文协议服务,助力AI应用开发。
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