看到和处理多模式信息的能力是AGI的基本要求，也是从语言模型转变为AGI的唯一方法。 从多模式的理解，推理，然后在接触中，多模式智能的演变将进入AI开发的下一个阶段。 2025年7月27日，在Waic 2025大型模型论坛上，由全中国工业和商业联合会的人工智能委员会赞助，并通过Sensetime技术主持，Sensetime发布了新的“ Newsova v6.5”（v6.5“）大型模型系统。多模式基本模型成功升级，从“生产力工具”升至“生产力”。 Senseime的主要产品，senseime的浣熊已经完成了升级其明智的身体。 1950年，图灵通过“模仿游戏”称AI为“类似人类的能力”，但实际的AI无法摆脱“工具”类别AND曾经陷入发展槽。在大型模型中，AI逐渐达到了AGI边界，以及多模式融合能力的突破，并真正开始达到“人类”标准。 徐列是全美工业和商业联合会人工智能委员会主席团首位旋转的主席，也说：“感官技术的董事长兼首席执行官说：“感官技术一直探索人工智能的本质，现代技术的最大智能以及与现代技术的最大智能，从现代技术，从现代技术中获得最大的飞跃，从而使“工具”成为“人”，并成为了“真正的”，“是”的生产。 RIRI的新V6.5更新：突破性升级是一种“深刻理解” “崛起的新V6.5”多模式基本模型为成功带来了三个成功： 强有力的推理：多模式思维链参与图形和文本，具有可比的识别性能。 Gemini 2.5 Pro，Claude 4-Sonnet;高效率：优化的多模式结构，提高成本效益超过3倍； 代理：数据分析是一个巨大的潜在客户，支持端到端方案，实现了闭环值。 通过先进的图形和文本交织思维链的综合，“新的V6.5”多模式推理和性能性能已大大提高： [核心指标]文本推理能力和多模式推理可改善Lobos，超过双子座2.5 Pro和Claude 4-Sonnet；多模式的接触功能超过双子座2.5闪存和GPT-4O，在各个方面保持剩余性能 感官的“新v6.5”的“新v6.5”导致了与思维链技术相互作用的图形和文本的破坏，该技术向大型模型介绍了象征性的思维，并已成为中国商业级别的第一个模型，该模型实现了图形和文字间歇性思维。 在人类思维，象征性思维和逻辑思维中g is equally important. Only through organic integration of the two can a comprehensive thinking ability develop. As the saying goes, "a picture is better than a thousand words", a picture is often more effective in thinking than a large text paragraph.当前，即使是Mulmaxodal的主要模型也达到了输入结束时的许多方式，思考和推理的过程主要依赖语言推理，并且在图形和空间推理中仍然存在缺点。它不仅需要显示文本思考的过程，而且还必须制作图像作为节点的思考，这些思想很难通过纯粹的人工方式大规模实现。 The Senseime R&D team first built seed data based on their understanding of the thinking process.在管理微调培训（SFT）之后，该模型首先拥有在图形和文本中共同思考的能力，然后显着提高了能力t通过许多加固研究循环进行的Oass多模式推理。 同时，Senseime还改善了多模型模型的融合体系结构，以促进早期跨模式融合。新的体系结构采用了重大的较轻的视觉编码器和深度和狭窄的脊柱模型，使视觉表示能够在馈电计算之前与该语言保持一致和融合，从而使理解更深入地理解更深。 得益于改善了模型的架构，而感官的“ RIRI新V6.5”实现了成本优化，训练前的吞吐量增加了20％以上，增强学习效率提高了40％，吞吐量的理解增加了35％以上，可实现完美的表现和费用。与“ RIRI新V6.0”相比，“ RIRI New V6.5”的成本效益提高了3倍。 AI是生产力：Senseime浣熊，办公室中最强的智能身体 大语言模型对于当今许多人来说，已经成为工作的工具，但是只依靠大语言模型就不足以使AI从“工具”跳到“人”。 日常活动和人类活动自然涉及处理多模式信息，例如文本，图像，视频和网页。从生产力工具到生产力，关键在于多模式信息的输入，处理和输出功能。 基于“ RIRI新V6.5”多模式数据分析的强大能力，Sensetime小浣熊已完全升级：它可以胜任多模式的复杂结果，实现专业的视觉表现，创建“办公场景中的AI生产力”，并允许AI促进AI生产效率工具”。 同时，Senseime始终保持世界上最重要的复杂数据分析功能。在客户场景的全面试验中，Little Raccoon在数据Revi领域的国际基准Claude 4 Opus级别EW和代理商，其显着顶级模型，例如OpenAI O3。在这些活动中，在计算时间，数据匹配，数学计算和异常检测等活动中，准确率可能接近100％。 在实际的办公情况下，数据输入的形式非常复杂。在数据审查方案中，屏幕截图，文档和PDF等不同样式的文档很常见，结构化的兴趣和桌子仅需70％。尽管看似基本的Excel表通常包含复杂的元素，例如与单元格，缺失值，嵌套的子位置和嵌入式图表相结合，这大大增加了处理的难度。 Shang Tang Xiao Raccoon可以通过多模式思维实现全球分析，并通过链接链的构建进行许多逐步思考和反思，并最终取得输出结果。 实际上，一张桌子看起来很简单，其原因背后的逻辑非常复杂。今天，Shang Tang Xiao Racc可以简化复杂的表。 用户上传复杂的Excel表，其中包含合并的-Cell，缺失值，子位，绑定的Treatt和外部图像。 Shang Tang Xiao浣熊可以准确地研究表的内容，在子位之间建立逻辑关系，最后提出完整的审查报告。 另一个带有复杂输入的用户案例，小型交易者在诸如Doong等视频平台上使用各种形式的内容，并在屏幕截图后将其上传。 Shang Tang Xiao浣熊可以腐烂任务，并通过照片信息，表格表信息和导出Excel表单删除破坏，以供用户填写单击。多模式能力的输入，诊断和输出得到了很好的支持。 AI传统工具经常发挥辅助职责，主要任务仍由这些使用者完成。尽管Senseime实现了Paradament Paradiction的升级-AI主动执行基本任务，并确认了基本的Informa通过准确的问题与用户与用户的联系，联系的逻辑就像与同事的伙伴关系。 AI主动执行基本任务，并通过准确的问题和用户确认基本信息。互动逻辑就像同事之间的协作一样。 Tang Xiao Raccoon发起的工作计划功能现在具有一种新颖的关系模式，对用户的理解更令人愉悦。几个小时前在几个小时闻名的“ Su Chao”就是一个例子。 用户上传图像表，并要求研究顶级玩家NG“ SU Chao”。 Senseime将自动获取在线信息，并依靠专家的知识来生成一个任务列表（例如确定“ Top5”标准，审查青年培训分数等）进行系统分析，并最终生成质量审核文档，该文档也可以导出到编辑格式，例如EXL，PPT，PPT，PPT，HTML，ANDBP。 现在让我们看一下分解步骤：收到任务后，小浣熊将积极地请介绍任务详细信息，并向用户询问有关主要节点的问题（例如，“您需要根据以下1、2和3分需要进步？”），以确保准确的工作方向，并真正实现“ AI-LED工作以及决策和控制”的良好模型” 接下来，您可以根据专家的知识来生成任务的列表（例如确定“ Top5”标准，审查青年培训成绩等），并且您清楚地了解下一步该做什么以及如何一目了然地讨论它 最后，可以开发高质量的审查文件，也可以将其导出到Excel，PPT，HTML等的编辑格式中。 通过强大的复杂任务处理能力，Senseime加速了其进入该行业的渗透，这次它为两种特定情况（版本版本和财务版）推出了特殊版本。 浣熊教育版本的感觉是研究学习学生的表现，课程的明智之举效果和研究模式。它涵盖了500多个大学，10多个教育场景，25万名班级和学生，帮助学生提高了学习15〜30％的技能。它还帮助许多学校的教学和研究团队将学术焦虑发病率降低了40％。大厅的参与率提高了2.1倍，不匹配率降低了30％，心理健康干预的及时性增加了50％。 浣熊金融版的Senseime可以为金融行业提供知识渊博的助手，明智的问题，多模式智能索赔和解决方案，并开发出智能金融决策的“人类合作”的新范式。 迄今为止，“上海小浣熊家族”矩阵产品已在许多行业中为企业提供了广泛的服务，拥有1000万+以上的多模式技术来激活AI的生产力，新的大型感觉模型将继续改变，并与该公司合作，并与该行业合作。行业从AI进化的下一阶段开始，加速了Agaga时期。 （照片由Senseime技术提供） 以上内容是促销信息。所涉及的内容并不代表本网站的观点，也不代表投资建议或消费建议。 版权保护：该网站上发布的内容版权（包括文本，照片，多媒体信息等）仅由中国每日网络（中国国际文化媒体（Beijing）Co，Ltd。）专门使用。未经中国日至日期的同意，禁止繁殖和使用。每天都在中国发表意见：[email protected]