多模态大模型

360多模态大模型能够处理和整合多种模态的数据（如文本、图像、音频、视频等)，执行跨模态检索、视觉问答、图像分类、开放世界目标检测等各项复杂的智能化任务。360多模态大模型是多个垂直场景下模型能力的集合。

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360多模态大模型产品能力

图片智能检索

图文跨模态精准搜索，只需用自然语言描述想找的照片特征，系统就能高效识别、并给出相关图像；同时支持输入示例图片，智能检索出与之相似的图像。可用于文本搜图、以图搜图、广告配图、视频内容理解、智能标签等场景。

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智慧图文问答

实现跨模态智能人机交互新模式，大模型支持图像描述和相关知识问答，并对中文问答和对话进行了优化。具备对话、圈文对齐、视觉理解等多项能力，可用于图像内容描述、国文对话、图像效果代码生成、目标分类等。

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图像智能分类

大模型根据物体属性和特征对圈片自动解析、自动打标签、智能分类，方便用户快速对大量图片进行整理和检素。

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开放时间目标检测

高精度识别通用场景及万物，对图中物体进行大量目标检测处理，井支持根据自定义语义进行目标检测处理。可用于物品识别、目标定位、目标跟踪、场景识别等。

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模型算法亮点

自研图文跨模态表示框架R2D2

在CLIP双塔框架基础上将双塔模型和单塔模型进行结合，利用交叉注意力机制，融合图文信息。

模型结构原生适配多模态数据

选择能充分复用不同领域已有成果的单模态专家模型缝合路线，兼具对话、图文对齐、视觉理解能力。

创新性加入内部适配器结构

让模型保持原有自然语言处理 (NLP) 能力，并显著提升通用多模态处理能力和视觉定位性能。

举一反三的迁移学习能力

将预训练中学到的经验规律、知识策略等。迁移应用到崭新、未知的场景中。

模型优势

高精度识别

采用先进算法和模型，高精度识别解析图片，淮确提取信息

双语对话能力

模型预训练语料进行充分筛选和配比，中英双语表现亮眼

自有海量训练数据

12亿中文互联网图文数据，便于建模和硏究图文跨模态关系

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典型客户案例

中国纺织信息中心（CTIT）

引入AI搜图和问答系统，解决了信息检索效率低、设计师找图难和研究人员资料查找慢的问题。

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某城投公司

通过智能搜索和处理文件，解决了信息管理混乱和进度监控不及时的问题，提升了决策和办公效率。

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上海城建

搭建营销知识手册和AI辅助系统，解决了信息获取不便、知识共享难和缺乏集团意识的问题。

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