主要观点总结
格灵深瞳是一家在视觉AI领域表现卓越的公司，其多模态大模型技术在产业界有广泛应用。本文介绍了格灵深瞳的大模型技术进展、视觉大模型Unicom v2的优势、多模态大模型的应用以及弱监督学习等技术的探索。格灵深瞳结合语言模型，打造深瞳灵感-7B多模态大模型，实现了多项应用的突破。此外，格灵深瞳还开源了RWKV-CLIP代码和模型权重，供业界共同探讨。文章还强调了视觉AI公司做多模态的重要性，并指出格灵深瞳如何将技术创新与行业理解相结合，成为多模态大模型应用落地的先行者。
关键观点总结
关键观点1: 格灵深瞳的多模态大模型技术在产业界有广泛应用，取得了显著的成绩。
格灵深瞳的落地案例证明了多模态大模型在产业界的潜力。
关键观点2: 格灵深瞳的Unicom v2视觉大模型在多项任务上表现优异，结合了Unicom和CLIP的优势。
Unicom v2的优势在于其在多个权威数据集上的表现超过其他模型。
关键观点3: 多模态大模型在原本视觉AI的存量市场依然大有可为，而且壁垒依然深厚。
多模态大模型为传统视觉AI带来了改变，并在多个领域取得了突破。
关键观点4: 格灵深瞳通过弱监督学习的方式扩大了视觉大模型的数据规模，提高了模型的性能。
弱监督学习为无标签数据注入了丰富的语义信息，提高了模型的精度。
关键观点5: 格灵深瞳将技术创新与行业理解相结合，成为多模态大模型应用落地的先行者。
格灵深瞳深耕行业，将大模型技术应用到多个领域，实现了应用的突破。
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