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你有没有想过，为什么那些最聪明的AI工程师要把80%的时间浪费在修复数据基础设施上，而不是构建真正改变世界的AI应用？这个看似不合理的现象，正是Eventual创始人Sammy Sidhu和Jay Chia在Lyft自动驾驶部门工作时亲身经历的痛苦。
在多模态大语言模型（MLLMs）应用日益多元化的今天，对模型深度理解和分析人类意图的需求愈发迫切。尽管强化学习（RL）在增强大语言模型（LLMs）的推理能力方面已展现出巨大潜力，但将其有效应用于复杂的多模态数据和格式仍面临诸多挑战。
该大模型由海洋精准感知技术全国重点实验室(浙江大学)牵头研发，具备基础的海洋专业知识问答，以及声呐图像、海洋观测图等海洋特色多模态数据的自然语言解读能力。其采用的领域知识增强“慢思考”推理机制，相较现有通用大模型能有效降低幻觉式错误。
随着大模型的不断发展，多模态数据处理成为了新的热点领域。多模态生成任务主要通过整合多种类型的数据，如文本、图像、音频等，实现不同模态之间的相互转换与生成。
大模型的发展正在遭遇瓶颈。随着互联网文本数据被大规模消耗，基于数字世界训练的AI模型性能提升速度明显放缓。与此同时，物理世界中蕴藏着数字世界数百倍甚至千倍的多模态数据，这些数据远未被有效利用，成为AI发展的下一个重要方向。
2025年4月16日，Cohere 发布了其最新一代多模态搜索模型 Embed 4，在多模态数据处理、长文本建模和跨模态检索能力上实现了显著提升，进一步巩固了其在企业级 AI 搜索领域的领先地位。
面对AI圈疯传的「数据如化石燃料一般正在枯竭」，我们该如何从海量数据中掘金？AI炼出的数据飞轮2.0，或许就是答案。
开源多模态大模型或将开始腾飞。
多模态融合是多模态智能中的基础任务之一。
万万没想到，与任务无直接关联的多模态数据也能提升Transformer模型性能。