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本文介绍了AI图像生成领域的重要发展历程，从CLIP、BLIP到InstructBLIP等模型。CLIP通过对比学习实现文本-图像对齐，BLIP结合编码器-解码器统一理解和生成任务，BLIP2引入Q-Former桥接视觉和语言模型，InstructBLIP则对Q-Former进行指令微调增强任务适应性。这些模型采用预训练-微调范式，通过大规模数据训练实现强大的跨模态能力，推动了AI绘画技术的发展。
智能陪练正在变革“培训即服务”的新范式，这样的能力进化，或许才是企业穿越周期的核心竞争力。
在数字化浪潮的推动下，近几年AI技术正以前所未有的速度改变着我们的日常生活和工作方式。从智能家居到智能办公，从医疗健康到教育娱乐，AI从最初的概念阶段发展到如今的切实落地，其应用场景无处不在。
自从ChatGPT火爆之后，大语言模型对具身智能的赋能、推动便一日千里，然大语言模型和人类对话上的交互是限定在一个文字世界里的，不需要考虑实体与其所处环境的物理交互毕竟在虚拟世界中，大语言模型给的答案没有实体或现实世界的限制，但到了现实世界中，人让实体的机器人干活时，则一切大不一样了机器人需要考虑现实世界中 各种限制，比如各种行为在现实中是否可执行如Hi Robot原论文所说的当你对机器人说，“如
全面支持DeepSeek-V3、DeepSeek-R1、DeepSeek-R1-Ditill系列、DeepSeek-Janus 的API 接入及企业私有化部署
现在是小模型高效应用的时代。
而DeepSeek-V3和Kimi K1.5的意义在于，即便它两和OpenAI o1的实现不一致(当然，也可能很大程度上一致) 也不是很重要的事情了，因为从结果的角度出发，它两的效果比肩甚至超越o1，单这一点 就足够了。没想到，DeepSeek-V3还没解读完，DeepSeek-R1又来了，而且几乎同一时期，Kimi K1.5也来了。有意思的在它两的技术报告里，很多指标都比肩甚至超越OpenAI的
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