多模态图片检索是计算机视觉和多模态机器学习领域很重要的一个任务。现在大家做多模态图片检索一般会用 CLIP/SigLIP 这种视觉语言大模型，因为他们经过了大规模的预训练，所以 zero-shot 的能力比较强。
昨天在 Copilot 秋季发布会上，微软正式推出了 Mico——一个全新的 Copilot 虚拟角色，它被视为 AI 时代的 Clippy。 这不仅是 Copilot 的一次大整容，也像是在说微软，要继续押注我们需要一个 AI 伴侣，希望 AI 成为一种社交体验。
苹果在 Hugging Face上放大招了！这次直接甩出两条多模态主线：FastVLM主打「快」，字幕能做到秒回；MobileCLIP2主打「轻」，在 iPhone 上也能起飞。更妙的是，模型和Demo已经全开放，Safari网页就能体验。大模型，真·跑上手机了。
智东西9月1日消息，苹果又公布了大模型研发新进展！ 8月28日，苹果在arXiv发布新论文，介绍新一代多模态基础模型MobileCLIP2及其背后的多模态强化训练机制，同天在GitHub、Hugging Face上开源了模型的预训练权重和数据生成代码。
在今年三月份，清华 AIR 和字节联合 SIA Lab 发布了 DAPO，即 Decoupled Clip and Dynamic sAmpling Policy Optimization（解耦剪辑和动态采样策略优化）。
在人工智能领域，对比语言 - 图像预训练（CLIP） 是一种流行的基础模型，由 OpenAI 提出
多模态对齐模型借助对比学习在检索与生成任务中大放异彩。最新趋势是用冻结的大语言模型替换自训文本编码器，从而在长文本与大数据场景中降低算力成本。LIFT首次系统性地剖析了此范式的优势来源、数据适配性、以及关键设计选择，在组合语义理解与长文本任务上观察到大幅提升。
最近，硅谷的一家新成立的名叫「Genesis AI」的公司吸引了我们的注意，他们在最近的种子轮融资中拿到了 1.05 亿美元。据外媒 TechCrunch 报道，这轮融资由美国顶级风投机构 Khosla Ventures、Eclipse 联合领投。前者是 OpenAI 的最早的机构投资者，后者是特斯拉产业背景团队机器人赛道的专业机构。
让AI看懂95万物种，并自己悟出生态关系与个体差异!俄亥俄州立大学研究团队在2亿生物图像数据上训练了BioCLIP 2模型。大规模的训练让BioCLIP 2取得了目前最优的物种识别性能。
Nature never undertakes any change unless her interests are served by an increase in entropy. 自然界的任何变化，唯有在熵增符合其利益时方会发生——Max Planck
