悟道大模型怎么用?北京智源研究院计算机视觉技术落地案例

2025-06-12| 7962 阅读
? 悟道大模型怎么用?北京智源研究院计算机视觉技术落地案例

? 悟道大模型使用全流程解析


? 模型调用与参数调整


悟道大模型的使用第一步是明确任务目标。比如你想让模型生成一段产品推广文案,就得先细化需求,像 “写一篇 500 字左右、面向年轻人的智能手表推广文案,突出续航和健康监测功能,风格活泼有感染力”。有了清晰目标,接下来就是构建高质量提示。

提示得包含指令、上下文、示例引导和约束条件。举个例子,你可以这样设置:“假设你是一位资深的科技产品文案专家,请为一款全新智能手表撰写推广文案。要求突出产品的长续航能力(7 天以上)和精准健康监测功能(心率、睡眠、血氧),语言风格要活泼、有感染力,适合在社交媒体平台传播。例如,之前的文案开头可以是‘告别频繁充电,开启健康生活!这款智能手表让你轻松掌控时间与健康。’”

生成内容后,要验证准确性和合理性。比如检查文案里的数据是否准确,逻辑是否通顺。要是输出不符合预期格式,就提示模型调整。像 “请将上述内容转换为更简洁的段落,每段不超过 100 字”。

? 多模态交互与场景适配


悟道大模型支持多模态交互,在图像生成场景中,你可以输入文本描述,模型就能生成对应的图像。比如输入 “生成一幅清晨森林的水彩画,阳光透过树叶洒在地面,有小溪和小动物”,模型会根据描述生成相应画面。

在视频处理方面,模型能实现视频内容理解和编辑。比如上传一段旅游视频,模型可以自动识别视频中的景点、人物动作等信息,还能根据你的需求对视频进行剪辑,像 “剪辑出视频中所有出现海滩的片段,并添加海浪音效”。

? 北京智源研究院计算机视觉技术落地案例


? SegGPT:一通百通的图像分割神器


SegGPT 是智源研究院推出的通用分割模型,它能通过视觉提示完成任意分割任务。比如你在一张图片中圈出彩虹,当再给它许多张包含彩虹的图片时,它就能自动识别并圈出彩虹。在工业检测中,SegGPT 可以快速准确地分割出产品的缺陷部分,大大提高了质检效率。例如在手机屏幕检测中,它能精准识别出屏幕上的划痕、气泡等问题。

SegGPT 还支持视频分割和追踪。以第一帧图像和对应的物体掩码作为上下文示例,它能够自动对后续视频帧进行分割,并且可以用掩码的颜色作为物体的 ID,实现自动追踪。比如在自动驾驶场景中,它可以追踪道路上的车辆、行人等物体,为自动驾驶系统提供准确的视觉信息。

? BGE-VL:多模态检索的革新者


BGE-VL 是智源研究院联合多所高校开发的多模态向量模型,在图文检索、组合图像检索等任务中表现出色。比如你拍摄一张汽车外观图,并输入 “查找这款汽车的详细参数和用户评价”,BGE-VL 就能综合理解图像和文本指令,从多种模态的信息中检索出最相关的内容。

在实际应用中,BGE-VL 仅需 1/70 的数据量即可实现更优的训练效果。例如在电商平台中,用户上传一张服装图片并输入 “查找类似款式的连衣裙”,BGE-VL 能够快速准确地检索出相关商品,提升了用户的购物体验。

? Emu:多模态序列中的全能高手


Emu 是智源研究院发布的多模态大模型,能在多模态序列的上下文中补全一切。它可以根据文本描述生成图像,比如输入 “生成一幅星空下的城堡,城堡周围有河流和森林”,Emu 就能生成相应的图像。在视频理解方面,Emu 可以分析视频内容并回答相关问题,比如 “视频中的人物在做什么?他们的情绪如何?”

Emu 还具备多模态上下文学习能力,对于给定任务提供几个示例样本,它可以进行上下文学习从而更好地完成任务。例如在教育领域,教师可以给 Emu 提供一些数学题的示例,让它生成类似的题目供学生练习。

? 智源研究院与产业界的深度合作


? 医疗领域:助力精准诊断


智源研究院与北医一院、安贞医院等合作,将大模型技术应用于医疗影像分析。例如在心脏疾病诊断中,通过实时孪生心脏计算模型,智源研究院可以构建出反映患者个性化生理病理的孪生心脏,从而进行药物筛选、治疗方案优化、术前规划等临床应用。在超声影像诊断中,大模型可以辅助医生快速准确地识别出心肌梗死、心衰等疾病。

? 工业领域:提升质检效率


智源研究院与识渊科技等企业合作,将大模型技术应用于工业质检。例如在手机制造过程中,通过工业视觉大模型,能够快速准确地检测出手机外壳的划痕、按键的缺陷等问题,提高了质检效率和准确性。在汽车制造领域,大模型可以对汽车零部件进行检测,确保产品质量。

? 智慧城市:优化城市管理


智源研究院参与海淀区全球首个人工智能街区的建设,将大模型技术应用于城市交通规划、环境监测等方面。例如通过分析交通流量数据,大模型可以优化交通信号灯的时长,缓解交通拥堵。在环境监测中,大模型可以实时分析空气质量、水质等数据,为城市环境治理提供决策支持。

? 开发者与企业的实战反馈


摩尔线程率先完成对 “悟道・天鹰”(Aquila)大模型的推理兼容适配,整个适配过程仅花费不到 6 小时时间,便已实现与摩尔线程自研 MUSAChat 应用的无缝集成。这充分得益于摩尔线程强大的代码移植工具 “musify”,大大缩短了迁移优化的周期。

OPPO 小布助手与智源研究院合作,基于 “悟道” 大模型开启 “生成式回答系统”,全面功能上线后将极大解决行业共通性的长尾问题,单条回答的建设成本降低 99%。相比传统 “检索式回答” 路径,悟道 “生成式问答” 不再局限于现存语料库的有限内容,借助大模型 + 知识图谱,高效、经济、大规模生成新的问答对,显著提升问答体验。

? 总结


悟道大模型的使用需要明确目标、精准提示、验证结果并迭代优化。北京智源研究院在计算机视觉领域的落地案例丰富多样,涵盖了图像分割、多模态检索、视频理解等多个方面,并且与医疗、工业、智慧城市等行业深度合作,为各领域的智能化升级提供了强大的技术支持。随着大模型技术的不断发展,悟道大模型和智源研究院的创新成果将在更多领域发挥重要作用,推动人工智能产业的发展和深度应用。

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