专题演讲嘉宾：姚远

面壁智能研究员 & 清华大学计算机系博士后

清华大学计算机系博士后，新加坡国立大学计算机学院博士后。研究工作包括多模态大模型、信息抽取、知识图谱，重点关注构建高效可信的多模态大模型，实现深度图文理解。曾以第一作者 / 共同一作 / 通讯作者在人工智能国际顶级会议 ACL、EMNLP、NAACL、CVPR、ICCV、ECCV、ICLR、NeurIPS、ICML 及国际顶级期刊 Nature Communications 上发表论文 10 余篇，论文入选 ICLR Spotlight、ECCV Oral、Nature Communications Editors' Highlights 等亮点推荐专栏，相关成果 Google Scholar 引用量 3000 余次。曾获清华大学计算机系优秀博士及本科毕业生、清华大学综合优秀一等奖学金、腾讯犀牛鸟精英人才培养计划一等奖学金等。曾任中国中文信息学会青年工作委员会学生执委会副主任。博士学位论文《基于多模态大模型和结构化知识的图文理解方法研究》获 2023 年度吴文俊人工智能科学技术奖优秀博士学位论文奖。

by 姚远

面壁智能

研究员 & 清华大学计算机系博士后

迈向实用化多模态大模型

多模态大模型的能力突破，正在成为人工智能发展的前沿制高点。尽管多模态大模型的能力在迅速增长，但在其迈向实用化过程中仍面临严峻挑战：（1）参数规模大，计算成本高；（2）图像感知分辨率严重受限；（3）英文多模态能力强，中文多模态能力弱；（4）幻觉频繁，难以置信。在本次分享中，我将简要介绍我们在这些方面的最新工作。基于这些技术，我们构建了高效端侧多模态大模型系列 MiniCPM-V。最新发布的 MiniCPM-V 2.0 总参数量 2.8B，具备以下特点：(1) 性能领先，在 OpenCompass 榜单总计 11 个常用评测基准上综合得分优于 17B-34B 主流模型；(2) OCR 能力突出，TextVQA 场景文字理解能力与谷歌 Gemini Pro 相当，OCRBench 性能取得开源社区最佳水平；(3) 高清图像编码，支持 180 万像素高清任意长宽比图像无损编码；(4) 可信行为，在 Object HalBench 达到和 GPT-4V 相当的低幻觉率；(5) 双语支持，具有领先的中英双语多模态能力；(6) 高效计算，可在安卓和鸿蒙系统手机端部署运行。MiniCPM-V 2.0 在国际开源平台 HuggingFace 60 万余模型中，连续多天登上 Trending 榜单前三名。自 2024 年 2 月发布以来，相关开源多模态大模型累计下载次数 10 万余次。

演讲提纲：