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　　科技讯 12月2日下午消息，商汤科技发布并开源了与南洋理工大学 S-Lab作研发的全新多模态模型架构——NEO，宣布从底层原理出发打破传统“模块化”范式的桎梏，通过核心架构层面的多模态深层融，实现视觉和语言的深层统一齐齐哈尔隔热条设备价格，并在能、率和通用上带来整体突破。

　　据悉，在架构创新的驱动下，NEO展现了高的数据率——仅需业界同等能模型1/10的数据量（3.9亿图像文本示例），便能开发出顶尖的视觉感知能力。无需依赖海量数据及额外视觉编码器，其简洁的架构便能在多项视觉理解任务中追平Qwen2-VL、InternVL3 等顶级模块化旗舰模型。

　　此外，NEO还具备能卓越且均衡的优势，在MMMU、MMB、MMStar、SEED-I、POPE等多项公开评测中，NEO架构均斩获高分，优于其他原生VLM综能齐齐哈尔隔热条设备价格，真正实现了原生架构“精度无损”。

　　当前，业内主流的多模态模型大多遵循“视觉编码器+投影器+语言模型”的模块化范式。这种基于大语言模型（LLM）的扩展方式，虽然实现了图像输入的兼容，但本质上仍以语言为中心，图像与语言的融仅停留在数据层面。这种“拼凑”式的设计不仅学习率低下，更限制了模型在复杂多模态场景下（比如涉及图像细节捕捉或复杂空间结构理解）的处理能力。

　　而NEO架构则通过在注意力机制、位置编码和语义映射三个关键维度的底层创新齐齐哈尔隔热条设备价格，让模型天生具备了统一处理视觉与语言的能力。

　　具体而言，在原生图块嵌入（Native Patch Embedding）方面，这一架构摒弃了离散的图像tokenizer，通过创的Patch Embedding Layer （PEL）自底向上构建从像素到词元的连续映射。这种设计能更精细地捕捉图像细节，从根本上突破了主流模型的图像建模瓶颈。

　　在原生多头注意力 （Native Multi-Head Attention）方面齐齐哈尔隔热条设备价格，针对不同模态特点，塑料挤出设备NEO在统一框架下实现了文本token的自回归注意力和视觉token的双向注意力并存。这种设计大地提升了模型对空间结构关联的利用率，从而更好地支撑复杂的图文混理解与推理。（文猛）

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责任编辑：何俊熹

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