视觉模型底座超越OpenAI，格灵深瞳开启多模态落地的Scaling Law
内容提要
中国公司格灵深瞳通过多模态大模型在银行安防、城市管理、商业零售和体育教育等领域取得成功。他们的视觉大模型Unicom v2在多个数据集上表现优于OpenAI的CLIP和Meta的DINOv2。多模态大模型的优势在于解决复杂场景和长尾问题。格灵深瞳采用弱监督学习方法，通过特征聚类和软标签分配来扩大视觉大模型的数据规模。他们还在尝试使用基于RNN的序列建模方法RWKV替代ViT架构，以降低计算复杂度。格灵深瞳认为，多模态大模型的应用需要深耕行业和掌握行业场景。
延伸解读
视觉大模型竞争：中国公司的突破
格灵深瞳自研的视觉大模型Unicom v2在多个业务数据集上平均优于OpenAI的CLIP、Meta的DINOv2和苹果的DFN，其多模态大模型深瞳灵感-7B也在同等规模VLM中领先。这表明在视觉大模型领域，中国公司已具备与国际巨头竞争的技术实力，尤其在行业落地方面积累了独特优势。
多模态如何解决行业长尾难题
传统视觉AI依赖规则和阈值，难以应对复杂场景和长尾问题。多模态大模型通过结合语言模型，能从语义层面理解场景，例如判断银行监控中的打斗行为，或工业质检中稀有缺陷的识别。这种能力让以前难以实现的应用成为可能，显著提升了AI的泛化性和实用性。
弱监督学习：视觉Scaling Law的关键
图像数据缺乏文本的天然语义密度，格灵深瞳采用弱监督学习方法，通过特征聚类和软标签分配，为无标签数据注入语义信息。其多标签聚类辨别（MLCD）方法和定制损失函数，有效扩大了数据规模，提升了模型精度，为视觉大模型的Scaling Law提供了可行路径。
下一代架构探索：RWKV替代ViT
格灵深瞳尝试用基于RNN的RWKV序列建模方法替代ViT架构，训练出RWKV-CLIP模型。RWKV能在线性时间内处理任意长度序列，大幅降低推理计算复杂度，有望将多模态AI能力部署到更多边缘设备。团队已开源代码和权重，推动业界共同探索。
Q&A
格灵深瞳的视觉大模型Unicom v2有哪些优势？
Unicom v2在多个数据集上表现优于OpenAI的CLIP和Meta的DINOv2，具备强大的通用视觉理解能力。
格灵深瞳如何解决多模态大模型的计算复杂度问题？
他们尝试使用基于RNN的RWKV序列建模方法替代ViT架构，以降低推理时的计算复杂度。
格灵深瞳在行业应用方面取得了哪些成功？
他们在银行安防、城市管理、商业零售和体育教育等领域成功落地了多个项目。
弱监督学习在格灵深瞳的视觉大模型中起到什么作用？
弱监督学习通过特征聚类和软标签分配，扩大了视觉大模型的数据规模，注入了丰富的语义信息。
多模态大模型如何改变传统视觉AI的应用？
多模态大模型通过结合视觉和语言模型，提升了对复杂场景的理解能力，拓宽了应用边界。
格灵深瞳在多模态大模型领域的未来发展方向是什么？
他们正在探索超越Transformer的下一代架构，以进一步提升多模态AI的能力和应用范围。
