


> **导语**
> 今日AI领域精彩纷呈：智联招聘借助AI技术将人岗匹配率提升至新高度；腾讯发布全新多模态模型，显著改善AI在图像中生成文字的准确性；商汤科技与“玩具之都”澄海携手，共建首个“AI+玩具”产业基地；字节跳动旗下编程工具因数据隐私问题引发争议；同时，生成式AI应用市场迎来爆发式增长，而GitHub Copilot的用户数也突破了2000万大关，凸显了AI在各行各业的渗透与影响力。

## 智联招聘拥抱AI 人岗匹配率激增70%

智联招聘近期集成了阿里通义千问3技术，推出了全新的AI智能体。该智能体能够深度洞察和分析求职者的简历与企业的岗位需求，实现了高达70%以上的人岗匹配率。这一创新有效缓解了招聘市场长期存在的信息不对称问题，为求职者和企业双方都带来了更精准、更高效的匹配服务，标志着招聘行业正加速迈向智能化时代。

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## 告别“写字困难症” 腾讯X-Omni模型实现图文生成新突破

腾讯研究团队最新发布的X-Omni多模态AI模型，在图文理解与生成领域取得了重大进展。通过创新的强化学习框架和统一的视觉语言建模技术，该模型特别擅长在生成的图像中渲染出清晰、准确的长文本，其文字准确性已超越了市面上多数主流模型。这一突破解决了AI在图片中“写字”时常出现的扭曲、错乱问题，展现了离散自回归模型在多模态应用中的巨大潜力。

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## AI赋能传统制造 商汤科技联手澄海打造首个“AI+玩具”产业基地

商汤科技已与著名的“中国玩具之都”汕头市澄海区政府达成战略合作，计划共同建设全国首个“AI+玩具”产业基地。此次合作旨在利用商汤领先的AI技术，推动澄海玩具产业的智能化升级，帮助其从“制造强区”转型为“智造强区”。双方将共同打造集解决方案、产业发展和创新聚合于一体的中心，为传统玩具行业的数字化与智能化转型树立“中国样板”。

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## 隐私警报 字节旗下AI编程工具Trae IDE被指关闭遥测后仍上传数据

字节跳动公司旗下的AI编程环境Trae IDE近期陷入了数据隐私风波。有用户指出，即使用户在设置中关闭了“遥测”功能，该工具依然会持续向服务器上传数据。据称，上传的信息包括设备硬件、操作系统、使用习惯、唯一设备标识符以及项目路径等敏感信息。尽管官方回应称这些数据仅用于产品统计和性能监测，不涉及个人身份信息，并承诺将优化产品以避免误解，但该事件依然引发了开发者社区对数据隐私的广泛担忧。

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## 市场井喷 GenAI应用收入翻番，下载量达17亿次

2025年上半年，全球生成式AI应用市场经历了爆炸性增长。数据显示，应用下载量和应用内购买收入均实现翻倍，用户的平均使用时长和会话次数也显著增加。其中，亚洲市场增速最为迅猛。ChatGPT继续在全球内购收入榜上保持领先地位，显示出用户对AI工具的依赖度日益提升，并开始将其作为获取信息的主要渠道。同时，在应用名称中加入“AI”字样已成为吸引用户的新趋势。

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## 开发者新宠 GitHub Copilot累计用户突破2000万

流行的AI编程助手GitHub Copilot的用户规模再创新高，累计用户总数已正式突破2000万。尤其值得注意的是，在过去的短短三个月内，其用户数就净增了五百万。这一惊人的增长速度充分展示了AI编程工具在全球开发者社区中的广泛接受度和强大的市场吸引力。

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每日AI资讯0731：AI招聘精准度飙升，腾讯模型攻克“写字”难题






> 导语：今日AI界风起云涌，xAI携“最强”Grok-4高调入场，挑战行业现有格局；阿里巴巴则在多模态领域再下一城，开源ThinkSound模型，让AI为视频自动配音成为现实。与此同时，vivo与微软分别在端侧和轻量化模型上取得新突破，预示着AI将更深入地融入个人设备。而英伟达针对中国市场的新芯片计划，则为这场全球技术竞赛增添了更多看点。

## 马斯克“最贵最强”Grok-4登场 AI智能迈入新纪元

马斯克旗下xAI公司正式发布其最新旗舰AI模型Grok-4，号称在各项基准测试中，尤其是在数学、逻辑推理及代码生成能力上，全面超越了现有顶尖模型，展现出惊人的“博士级”水平。此次更新不仅推出了通用版Grok-4，还有一个为开发者量身打造的Grok-4 Code版本。Grok-4继承了X平台的实时信息整合优势，但其高昂的订阅费用也引发了市场的广泛讨论。目前，这款备受瞩目的AI已通过API向部分开发者开放，并在X平台的Premium+订阅中提供体验。

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## vivo亮剑端侧AI 新模型让手机更懂屏幕

vivo AI实验室发布了其最新的端侧多模态模型BlueLM-2.5-3B。该模型以其仅2.9B的参数量，在保持轻量化的同时，极大地提升了AI对图形用户界面（GUI）的理解能力。通过独特的长短思考模式切换与思考预算控制机制，BlueLM-2.5-3B在多项评测中展现了超越同类产品的性能，尤其在中文GUI理解方面优势明显，为未来AI在手机等智能设备上的普及应用铺平了道路。

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## 阿里开源ThinkSound 一键为视频配上“灵魂之声”

阿里巴巴通义实验室为影视和游戏创作领域带来一项革命性工具——开源音频生成模型ThinkSound。该模型能够根据视频画面、文字描述甚至其他音频，智能生成与之匹配的高保真、同步音效。ThinkSound的发布极大地降低了专业音效的创作门槛，让AI为视频内容注入“声音的灵魂”，进一步推动了多模态AI技术的发展与应用。

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## 微软“迷你战神”Phi-4-mini登场 笔记本也能跑顶尖AI

微软开源了一款名为Phi-4-mini-flash-reasoning的轻量化新模型。该模型基于自研的SambaY架构，实现了惊人的效率提升，推理速度提高了10倍，延迟降低2-3倍。它尤其擅长高级数学推理和长文本生成，并且能够在单个GPU上高效运行，非常适合在笔记本电脑等边缘设备上部署。在长上下文检索任务中，其准确率高达78.13%，展示了“小模型”的巨大潜力。

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## 英伟达“特供”中国市场 新款AI芯片呼之欲出

据报道，英伟达正计划推出一款专为中国市场设计的新型AI芯片。这款芯片将基于其最新的Blackwell处理器架构进行修改，旨在确保其产品在遵守相关出口规定的前提下，能够继续服务中国客户。这一举动被视为英伟达在当前全球贸易环境下，为维系其在中国市场的重要地位而采取的关键策略。

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每日AI资讯0711：Grok-4震撼发布，AI音视频与端侧模型迎变革



> 在AI人才争夺战愈演愈烈之际，OpenAI上演了一场令人震惊的“反向挖角大戏”，成功从特斯拉、xAI和Meta等顶尖科技公司招揽四位AI核心大将。此举不仅巩固了OpenAI在AGI赛道的领导地位，更凸显了奥特曼在人才战略上的极致布局与狠辣手腕。

## OpenAI连挖四名AI悍将 震惊业界

近日，人工智能领域再次爆出重磅新闻：OpenAI成功招募了来自特斯拉、xAI和Meta等公司的四位顶尖AI专家。此举被外界解读为OpenAI在激烈人才竞争中的一次“反向偷家”行动，尤其是在近期其他巨头频频挖角OpenAI人才的背景下，奥特曼的这波操作显得尤为凌厉和出人意料。

这四位AI大将的加盟，不仅增强了OpenAI在核心技术研发上的实力，也反映出OpenAI在AI军备竞赛中持续保持领先的决心和能力。此轮人才流动无疑将对整个AI行业的竞争格局产生深远影响。

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## 四位明星科学家背景揭秘

此次加盟OpenAI的四位AI大将分别是：

*   **Ethan Knight**

    *   **原属公司**：特斯拉AI
    *   **背景**：Ethan Knight是特斯拉AI和自动驾驶团队的核心人物，负责了特斯拉早期的人形机器人项目，并深度参与了特斯拉自动驾驶系统的开发。他的加入，将为OpenAI在具身智能、机器人控制以及真实世界AI部署方面带来宝贵经验。
*   **Peter Scharff**

    *   **原属公司**：xAI
    *   **背景**：Peter Scharff是马斯克xAI公司的创始团队成员之一，在大型语言模型训练和推理优化方面有着深厚的积累。他在xAI期间参与了Grok模型的研发，对OpenAI未来语言模型的迭代和性能提升将产生积极作用。
*   **Guillaume Leclerc**

    *   **原属公司**：xAI
    *   **背景**：与Peter Scharff一样，Guillaume Leclerc也是xAI的创始团队成员，在AI底层架构和模型训练效率方面有着独特见解。他的到来将助力OpenAI在基础模型研究和算力优化上取得更大突破。
*   **Kevin Berry**

    *   **原属公司**：Meta
    *   **背景**：Kevin Berry来自Meta的AI团队，曾参与Meta多模态大模型和视觉AI的研究。他在视觉理解、跨模态学习以及AI应用落地方面拥有丰富经验，将有助于OpenAI在多模态AI产品上的拓展。

这四位专家在各自领域都是顶尖人才，他们的加入不仅补充了OpenAI在特定方向上的空白，更是对其整体研发实力的全面提升。

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## 奥特曼人才策略：极致布局与“反向操作”

此次成功的挖角行动，充分展现了OpenAI CEO萨姆·奥特曼在人才战略上的极致布局和“狠辣”手腕。在过去一段时间，OpenAI曾面临多名核心员工出走、被谷歌和Meta等巨头挖角的情况。而现在，OpenAI却能反手从这些竞争对手的核心AI团队中挖来关键人才，这无疑是对外界质疑最有力的回应。

奥特曼的人才策略可能包括：
*   **超高薪资和股权激励**：提供业界顶尖的薪酬和诱人的股权回报，吸引最优秀的人才。
*   **项目和愿景驱动**：强调OpenAI在通用人工智能（AGI）领域的宏大愿景和突破性项目，吸引那些渴望做出改变世界的科学家。
*   **扁平化管理和自由度**：为科学家提供更少束缚、更大自由度的研究环境，激发创新潜力。
*   **核心圈层效应**：利用OpenAI在AI领域的领导地位和影响力，形成强大的“人才磁场”。

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## AI人才战升级：行业格局再添变数

OpenAI的此次挖角事件，无疑将AI人才争夺战推向了新的高潮。在通用人工智能（AGI）这一终极目标面前，拥有最多、最顶尖人才的企业，就意味着拥有更大的胜算。

特斯拉、xAI和Meta等公司作为AI领域的重要玩家，其核心人才的流失，短期内可能会对其相关项目的推进造成一定影响。而OpenAI则进一步巩固了其在大型语言模型、具身智能和多模态AI等前沿领域的优势。

未来，AI人才的频繁流动和激烈竞争将成为常态，各科技巨头将继续通过各种手段争夺有限的顶尖AI大脑。这将迫使所有公司重新审视其人才战略、薪酬体系和研发环境，以应对这场没有硝烟的AI战争。

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 OpenAI再添悍将：成功招募特斯拉、xAI、Meta四位AI核心专家

> 近日，谷歌（Google）重磅宣布，其最新一代文生图模型 **Imagen 4** 正式集成到 Gemini，并向部分 Gemini Advanced 用户开放体验。 作为谷歌迄今为止最强大的图像生成模型，Imagen 4 在图像质量、细节丰富度、提示词理解和一致性方面都取得了显著飞跃，标志着 Gemini 在多模态能力上迈出了关键一步，为用户带来了前所未有的创意生成体验。



人工智能领域的技术浪潮汹涌澎湃，其中文生图模型更是焦点所在。 谷歌在这一领域一直走在前沿，其 Imagen 系列模型以其卓越的图像生成能力而闻名。 如今，这一系列迎来了里程碑式的升级。

近日，谷歌正式宣布，其最新、最强大的文生图模型——**Imagen 4**，已全面集成至其旗舰级多模态AI模型 **Gemini**。 这一激动人心的消息意味着，部分 Gemini Advanced 用户将能够率先体验到 Imagen 4 带来的革命性图像生成能力，为创意表达和内容创作开启了新的篇章。

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### 性能飞跃 Imagen 4的强大实力

Imagen 4 的推出，并非简单的版本迭代，而是谷歌在图像生成技术上的一次重大突破。 它在多个关键指标上实现了显著提升
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#### 1. 图像质量登峰造极

Imagen 4 生成的图像在**逼真度、细节丰富度、色彩表现力以及光影效果**上达到了前所未有的水平。 无论是复杂的场景、精细的纹理还是微妙的情绪表达，Imagen 4 都能精准呈现，使得生成图片几乎 indistinguishable from real photos（难以与真实照片区分）。

#### 2. 精准理解复杂提示词

以往的文生图模型在处理长句、复杂概念或多重指令的提示词时，常出现理解偏差。 Imagen 4 则在这方面取得了显著进步，它能够**更准确地解析用户的意图，将复杂的文字描述转化为精准的视觉元素**，大大提高了生成图像与用户预期的匹配度。

#### 3. 增强图像一致性

在生成一系列相关图像或处理同一主题但不同视角的图片时，Imagen 4 展现出卓越的**一致性**。 这对于需要批量生成、保持风格统一的内容创作场景至关重要。 无论是人物特征、物体形态还是场景氛围，都能在不同生成结果中保持高度协调。

#### 4. 安全与伦理考量

谷歌在开发 Imagen 4 的过程中，始终将**安全和负责任的 AI 原则**放在首位。 模型在训练数据和生成内容方面都经过严格的过滤和审查，旨在避免生成有害、偏见或不当内容，确保技术的正面应用。



### Imagen 4如何赋能Gemini

Imagen 4 的集成，无疑是 Gemini 在多模态能力发展上的一个重要里程碑。 这意味着 Gemini 不再仅仅是一个强大的语言模型，它将真正成为一个能够“看图说话”也能“画图说话”的全能型 AI 助手。

*   **更丰富的创意表达** 用户可以直接在 Gemini 中，通过文字描述即可生成高质量的图像，无论是设计草图、艺术创作还是生活场景的想象，都变得触手可及。
*   **提升内容创作效率** 对于营销、设计、媒体等行业从业者，Imagen 4 将大幅提升图像素材的生成效率，降低创作门槛。
*   **多模态交互新体验** 用户可以通过图像向 Gemini 提问，再结合文字生成新的图像，形成更自然、直观的交互体验。

未来，随着 Imagen 4 在 Gemini 中更广泛的应用，我们有望看到更多基于视觉和语言的创新应用涌现。

### 展望 文生图大模型的未来

Imagen 4 登陆 Gemini，不仅是谷歌自身技术进步的体现，更是文生图大模型发展趋势的一个缩影。 随着模型能力的不断增强，对**细节的把握、复杂指令的理解、风格的控制以及伦理安全的考量**将成为竞争的关键。

谷歌正通过持续的技术创新，推动 AI 艺术创作和多模态交互进入一个全新的高度。 Imagen 4 在 Gemini 中的表现，无疑将为我们勾勒出未来 AI 助手的无限可能。


Imagen 4登陆Gemini


> 随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLMs）和多模态模型层出不穷。如何准确、全面地评估这些模型的性能成为了一个日益重要的问题。为了解决这一挑战，谷歌近日推出了一个全新的统一评估工具——LMEval，旨在为大语言模型和多模态模型的评估提供一个标准化、高效的平台。

## AI评估的挑战与现有工具的局限性

过去，评估AI模型的性能通常依赖于针对特定任务或数据集的独立基准测试。这种方法存在诸多局限性

*   **碎片化** 不同模型可能在不同的基准上进行评估，导致结果难以进行直接比较。
*   **覆盖范围有限** 现有的基准往往只关注模型在特定任务上的表现，难以全面反映模型的整体能力。
*   **多模态评估困难** 随着多模态模型的发展，评估其理解和处理不同模态信息（如文本、图像、音频）的能力变得更加复杂。
*   **效率低下** 开发者和研究人员需要花费大量时间和精力来适配不同的评估框架和工具。



LMEval的出现，正是为了克服这些挑战，提供一个更加统一、灵活和高效的评估解决方案。

## LMEval 统一评估的新范式

LMEval的设计核心在于其统一性和模块化。它旨在提供一个通用的框架，能够支持对不同类型的大语言模型和多模态模型进行评估，涵盖各种任务和能力。

*   **统一接口** LMEval提供了一个统一的接口，使得开发者可以轻松地将其模型与评估框架集成，无需进行大量的代码修改。
*   **广泛的任务支持** LMEval支持评估模型在各种任务上的表现，包括文本生成、问答、摘要、翻译、图像理解、跨模态推理等。
*   **多维度评估** 除了传统的性能指标，LMEval还支持对模型的鲁棒性、公平性、可解释性等方面进行评估。
*   **模块化设计** LMEval采用模块化设计，允许用户根据自己的需求选择和组合不同的评估任务和数据集，构建定制化的评估流程。

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这种统一和灵活的设计，使得LMEval能够成为一个强大的工具，帮助研究人员和开发者更全面、更准确地了解他们模型的优势和不足。

## 如何使用LMEval

LMEval的设计理念是简化评估流程，提高效率。开发者和研究人员可以通过简单的配置和调用，即可启动评估过程。

*   **模型集成** 将待评估的大语言模型或多模态模型与LMEval框架进行集成。
*   **选择评估任务和数据集** 根据需要选择LMEval提供的各种评估任务和对应的数据集。
*   **运行评估** 通过命令行或代码调用LMEval，启动自动化评估流程。
*   **分析结果** LMEval会生成详细的评估报告，展示模型在不同任务上的表现，并提供各种指标和可视化结果。



LMEval的出现，有望极大地降低AI模型评估的技术门槛，使得更多人能够参与到模型评估和改进的工作中。

## LMEval的意义与影响

谷歌推出LMEval具有重要的意义和深远的影响。

*   **推动AI模型发展** LMEval提供了一个标准化的评估平台，有助于研究人员更清晰地了解不同模型的性能差异，从而更有针对性地进行模型改进和创新。
*   **促进行业合作与透明度** 统一的评估工具可以促进不同机构和研究团队之间的合作，使得模型性能的比较更加公平和透明。
*   **加速多模态AI发展** LMEval对多模态模型评估的支持，将有力推动多模态AI技术的进步和应用。
*   **提升AI应用的可靠性** 通过更全面的评估，可以确保部署的AI模型更可靠、更安全，为实际应用提供保障。



LMEval的发布，是AI评估领域的一个重要里程碑，有望重塑AI模型评估的标准和流程。

## 未来展望

LMEval的推出只是AI评估工具发展的一个开端。未来，我们可以期待LMEval在以下方面进一步发展

*   **更广泛的任务和模态支持** 支持评估更多类型的AI模型和更广泛的任务，包括更复杂的跨模态交互和推理。
*   **更精细的评估指标** 开发更细致、更能够反映模型深层能力的评估指标。
*   **社区驱动的贡献** 鼓励全球研究社区贡献新的评估任务、数据集和评估方法，不断完善LMEval。



谷歌推出的LMEval，作为统一评估大语言模型和多模态模型的新工具，有望为AI领域的评估工作带来一场深刻的变革，加速AI技术的进步和应用。



谷歌发布LMEval 统一评估大模型与多模态AI的新利器



> 在信息爆炸的时代，我们每天都要处理海量的多模态信息，从图片到文字，再到代码。如何快速准确地找到所需信息，成为了人工智能领域亟需解决的问题。近日，智源人工智能研究院带来了令人振奋的消息，他们成功研发并发布了三款达到SOTA（最先进水平）的多模态检索模型：BGE-VL-Screenshot、BGE-Code-v1和BGE-VL-v1.5。这些模型在各自擅长的领域取得了 significant breakthroughs，极大地提升了AI对代码、图文等复杂多模态信息的理解和检索能力。

## BGE-VL-Screenshot 截屏也能轻松搜

你有没有遇到过这样的情况 截了一张图，想根据图片里的文字内容去搜索，却发现很难做到？或者想通过图片来找到相关的网页内容？智源的 **BGE-VL-Screenshot** 模型就是专门为了解决这个问题而生的。

这款模型 unique 的能力在于，它能够 understanding the semantic meaning of screenshot images。也就是说，它不仅仅是识别图片里的文字，更能理解这些文字在图片中的布局和含义，并将其与 natural language query 进行关联。

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通过 BGE-VL-Screenshot，你可以用一段文字来描述截图中的内容，模型就能帮你找到相关的截图；反之，你也可以上传一张截图，让模型帮你找到相关的文字信息或者网页链接。这对于我们日常工作和学习中查找和整理信息提供了 extreme convenience。例如，你可以用一段文字描述某个网页的特点，然后通过截图来快速定位到那个网页。

## BGE-Code-v1 代码理解的得力助手

对于程序员和开发者来说，理解和查找代码是 daily routine。传统的代码搜索往往依赖于关键字匹配，效果 sometimes not ideal。智源的 **BGE-Code-v1** 模型在代码理解和检索方面取得了 significant progress。

这款模型专注于理解自然语言描述与代码之间的关系。它能够 effective 地将自然语言问题或需求与相关的代码片段进行匹配。

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BGE-Code-v1 可以根据你用中文或英文描述的功能需求，在 vast code repositories 中搜索并找到最相关的代码片段。Similarly，它也可以理解一段代码的功能，并用通俗易懂的自然语言进行解释。这对于代码复用、代码学习、代码错误排查等场景都具有 tremendous value，可以极大地提升开发效率。

## BGE-VL-v1.5 更强的通用图文理解能力

智源的 **BGE-VL-v1.5** 模型则是一款通用性更强的图文理解模型。它在多种图文相关的下游任务上都展现出了 impressive performance，并且取得了 SOTA 成绩。

这款模型的核心能力在于 its sophisticated understanding of the relationship between images and text。它能够 both understand the content of an image and its corresponding text description，并能够 accurately match them。

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BGE-VL-v1.5 可以用于各种图文检索任务，例如：

*   **以文搜图** 根据一段文字描述搜索相关的图片。
*   **以图搜文** 根据一张图片搜索相关的文字描述、文章或网页。
*   **跨模态匹配** 理解图片和文字之间的 deeper relationship，进行更 nuanced 的匹配。

这款模型的出色表现， further pushed the boundaries of general visual-language understanding，为构建更强大的多模态AI应用提供了坚实的基础。

## 智源模型的优势与意义

智源此次发布的三大 SOTA 模型， 不仅仅是技术上的突破，更 significant 的意义在于：

### 提升多模态检索效率与准确性

这三款模型在各自的细分领域都达到了当前的最优水平，这意味着它们能够以更高的效率和准确性完成多模态检索任务，帮助用户更快地找到所需信息。

### 为开发者提供强有力的工具

这些模型的发布， 为开发者提供了 powerful tools to build more intelligent and user-friendly multi-modal applications。例如，可以利用 BGE-Code-v1 开发更智能的代码助手，利用 BGE-VL-v1.5 开发更精准的图文搜索引擎。

### 推动多模态AI技术发展

智源在这些领域的持续投入和技术突破， undoubtedly 对整个多模态AI领域的发展起到了推动作用，也为未来的 research and application opened up new possibilities。

智源研究院此次发布的三大 SOTA 多模态检索模型， 在代码和图文理解方面展现出了 leading 的能力， 这无疑是人工智能领域的又一 important milestone。我们期待这些模型能够在实际应用中发挥更大作用，为我们的生活和工作带来更多便利。

智源发布多模态检索新利器 三大SOTA模型 代码图文理解能力全面升级

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OpenAI最新发布的多模态AI大模型，可自然流畅地进行语音对话

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