随着AI技术的快速发展，“真正了解机器”的需求并不是更紧迫的。无论是对电子商务平台的联运搜索，智能助理的多回合对话，还是针对内容平台的精确建议，基础层都基于关键功能，将信息转换为文本，图像，视频和“ vectors”中的多种形式。 6月24日，火山发动机推出了完整的模态矢量化型号SEED1.6插入。这通过三个核开关来重组矢量化函数的限制。中文文本和多模式积分任务的SOTA结果不仅可以捕获许可证资格列表的多模式积分任务，以及通过习惯教学功能的Fusion Mode + fusion模式 +阈值的图像。从“独特的模态支持”到“任务领导力”：种子的技术力量1.6 of床在几个阶段采用文本培训策略，以响应行业的双重需求，以深入多模式理解和有效的搜索。根据大型文本，图形和文本对，视频对，数据对和视频对创建多站数据集。具有指导性的培训，数据集成，数据增加，层中的负面样本以及更多改进的细分场景和复杂的任务处理功能，这使其成为覆盖整个场景的“一般玩家”矢量化。负责一般任务：以中文文本，图像和视频的“三个冠冕”。在更好地反映模型概括的授权列表中，种子BED1.6显示出显着的优势：纯文本任务：在Vecto资格列表CMTEB中国文本Res中，该模型以75.62的高分更新了SOTA列表，继续以一般的任务领导，例如恢复，分类，分类和语义上的一般任务。多模式任务：inMMEB_V2多模式资格列表，模型和视频矢量化既可以达到托图萨的领导和残疾的领导。其中，在MMEB_V2Image列表中，该模型以77.78的高分领先5.6分。第二名LED模型在MMEB_V2VIDEO列表中添加了20.1分。完整的模态混合搜索：接纳“文本 +图像 +视频”的统一向量空间的表示。过去，多模式矢量化模型通常仅限于模态模态模态输出模式。在现实世界中，用户通常需要通过文本搜索和混合搜索（例如Videovideo，Text和Image搜索）准确地恢复目标内容。种子1.6累积休息承认了中央视频语义的统一表示，例如角色，动作，场景和更多个别搜索限制：新的视频矢量化功能。完整的模态杂种搜索：承认多态性条目的混合表示S文字，图像和视频。输出向量可能同时包含不同方式的重要特征，并且可以真正实现“未实现的现代搜索”。个性化命令扩展：通过商业实施，使向量的生成“更改为订单”。不同的场景通常对向量有不同的担忧。电子商务需要强调产品价格，材料等，而新闻平台必须强调活动的时间和情感趋势。过去，公司经常投资于许多标有昂贵且循环长期的数据调整模式。 SEED1.6-KED使用改进的技术和指令，使媒介的产生更加“听话”。就像用户向其模型提供任务列表一样，他们可以通过自定义指令模板来准确地指导在线向量与商业目标生成的表示形式。此功能允许模型适应新方案OS从“最近的培训”到“光调整”，为各种需求提供低成本的电子商务支持，作为精确的建议和知识问题和答案，在单个模型中实现多种情况，并修改它们灵活以满足他们的需求。从“技术进步”到“场景的实现”，“到：火山盒将达到”一个好的模型最终将在实际阶段帮助它。 “为了使您的真正商业需求更快，更少的担忧为“ Generation + Storage +搜索”提供了独特的解决方案。“自动完整的模态数据和开放原始的图形和搜索文本和视频搜索的项目，这使公司和开发人员可以快速地进入商业场景中。火山引擎还将与公司和开发人员一起工作，以探索“让世界了解开放态度”的可能性。