
比Jev快2-3倍的国产开源模型来了:Intern-Decision拿下多模态决策SOTA(在新窗口打开)
上海人工智能实验室开源的多模态决策SOTA模型Intern-Decision采用自回归式掩码语言任务框架,在推理速度上比Jev提升2至3倍,并在游戏画面决策、验证码识别和网页操作等任务中展现出将视觉理解与结构化决策结合的能力,目前已在Hugging Face、GitHub开源0.8B、2B和4B三个版本。
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上海人工智能实验室开源的多模态决策SOTA模型Intern-Decision采用自回归式掩码语言任务框架,在推理速度上比Jev提升2至3倍,并在游戏画面决策、验证码识别和网页操作等任务中展现出将视觉理解与结构化决策结合的能力,目前已在Hugging Face、GitHub开源0.8B、2B和4B三个版本。