Kecerdasan buatan (AI), selama bertahun-tahun, sebahagian besarnya berkomunikasi dan beroperasi dalam alam teks. Model bahasa telah memukau dengan keupayaannya untuk memproses, menjana, dan memahami bahasa manusia, merevolusikan cara kita berinteraksi dengan maklumat dan teknologi. Namun, dunia yang kita diami bukan sekadar tekstual; ia adalah permaidani yang kaya dengan rangsangan visual. Menyedari aspek asas realiti ini, sempadan pembangunan AI kini pesat menuju ke arah sistem yang bukan sahaja boleh membaca tetapi juga melihat dan mentafsir dunia visual di sekeliling kita. Melangkah dengan kukuh ke dalam landskap yang berkembang ini, konglomerat teknologi China, Alibaba, telah memperkenalkan satu pembangunan baharu yang menarik: QVQ-Max, sebuah sistem AI yang direka bentuk dengan keupayaan untuk penaakulan visual. Ini menandakan satu langkah penting ke arah AI yang berinteraksi dengan maklumat sama seperti manusia – dengan mengintegrasikan penglihatan dengan pemahaman dan pemikiran.
Melangkaui Teks: Memahami Intipati Penaakulan Visual
Konsep penaakulan visual dalam kecerdasan buatan menandakan peralihan daripada pemprosesan yang dipacu oleh teks semata-mata. Model bahasa besar (LLMs) tradisional cemerlang dalam tugas yang melibatkan bahasa tulisan atau lisan – meringkaskan artikel, menterjemah bahasa, mengarang e-mel, atau bahkan menulis kod. Walau bagaimanapun, apabila diberikan imej, rajah, atau klip video, pemahaman mereka terhalang melainkan dilatih secara khusus untuk input multimodal. Mereka mungkin mengenal pasti objek dalam imej jika dilengkapi dengan penglihatan komputer asas, tetapi mereka sering bergelut untuk memahami konteks, hubungan antara elemen, atau makna tersirat yang disampaikan secara visual.
Penaakulan visual bertujuan untuk merapatkan jurang kritikal ini. Ia melibatkan melengkapkan AI bukan sahaja dengan keupayaan untuk ‘melihat’ (pengecaman imej) tetapi untuk memahami hubungan spatial, membuat inferens tindakan, membuat deduksi konteks, dan melakukan deduksi logik berdasarkan input visual. Bayangkan AI yang bukan sahaja mengenal pasti ‘kucing’ dan ‘tikar’ dalam gambar tetapi memahami konsep ‘kucing itu berada di atas tikar’. Lanjutkan lagi: AI yang boleh melihat urutan imej yang menggambarkan bahan-bahan dan langkah memasak dan kemudian menjana arahan yang koheren, atau menganalisis rajah kejuruteraan yang kompleks untuk menentukan titik tekanan yang berpotensi.
Keupayaan ini membawa AI lebih dekat kepada bentuk kecerdasan yang lebih holistik, yang mencerminkan kognisi manusia dengan lebih dekat. Kita sentiasa memproses maklumat visual, mengintegrasikannya dengan lancar dengan pengetahuan dan keupayaan penaakulan kita untuk mengemudi dunia, menyelesaikan masalah, dan berkomunikasi dengan berkesan. AI yang dikurniakan penaakulan visual yang mantap boleh terlibat dengan spektrum maklumat yang jauh lebih luas, membuka kemungkinan baharu untuk bantuan, analisis, dan interaksi yang sebelum ini terhad kepada fiksyen sains. Ia mewakili perbezaan antara AI yang boleh membaca legenda peta dan AI yang boleh mentafsir peta itu sendiri untuk memberikan arah berdasarkan mercu tanda visual. QVQ-Max dari Alibaba meletakkan dirinya sebagai pesaing dalam domain canggih ini, menuntut keupayaan yang meluas ke dalam pemahaman tulen dan proses pemikiran yang dicetuskan oleh data visual.
Memperkenalkan QVQ-Max: Penerokaan Alibaba ke dalam Penglihatan dan Pemikiran AI
Alibaba mempersembahkan QVQ-Max bukan sekadar sebagai pengecam imej tetapi sebagai model penaakulan visual yang canggih. Penegasan terasnya ialah bot AI ini melangkaui pengesanan objek mudah; ia secara aktif menganalisis dan menaakul dengan maklumat yang diperoleh daripada gambar dan kandungan video. Alibaba mencadangkan QVQ-Max direka bentuk untuk melihat, memahami, dan berfikir secara berkesan tentang elemen visual yang dibentangkan kepadanya, dengan itu merapatkan jurang antara pemprosesan AI abstrak berasaskan teks dan maklumat visual yang nyata yang membentuk sebahagian besar data dunia sebenar.
Mekanik di sebalik ini melibatkan keupayaan lanjutan dalam menghurai adegan visual yang kompleks dan mengenal pasti elemen utama serta saling kaitannya. Ini bukan hanya tentang melabel objek tetapi tentang memahami naratif atau struktur dalam input visual. Alibaba menonjolkan fleksibiliti model tersebut, mencadangkan pelbagai aplikasi berpotensi yang berpunca daripada fakulti penaakulan visual teras ini. Aplikasi ini merangkumi pelbagai bidang, menunjukkan sifat asas teknologi ini. Contoh yang disebut termasuk membantu dalam reka bentuk ilustrasi, berpotensi dengan memahami gaya visual atau menjana konsep berdasarkan gesaan imej; memudahkan penjanaan skrip video, mungkin dengan mentafsir urutan atau mood visual; dan terlibat dalam senario main peranan yang canggih di mana konteks visual boleh digabungkan.
Janji QVQ-Max terletak pada potensinya untuk mengintegrasikan data visual secara langsung ke dalam penyelesaian masalah dan pelaksanaan tugas. Sambil mengekalkan kebergunaan bot sembang AI tradisional untuk tugas yang berakar umbi dalam teks dan data merentasi kerja, pendidikan, dan kehidupan peribadi, dimensi visualnya menambah lapisan keupayaan. Ia bertujuan untuk menangani masalah di mana konteks visual bukan sahaja tambahan tetapi penting.
Aplikasi Praktikal: Di Mana Penaakulan Visual Membuat Perbezaan
Ukuran sebenar sebarang kemajuan teknologi terletak pada utiliti praktikalnya. Bagaimanakah AI yang boleh ‘melihat’ dan ‘menaakul’ diterjemahkan kepada faedah yang nyata? Alibaba mencadangkan beberapa bidang menarik di mana kehebatan visual QVQ-Max boleh menjadi transformatif.
Meningkatkan Aliran Kerja Profesional
Di tempat kerja, maklumat visual ada di mana-mana. Pertimbangkan potensi impaknya:
- Analisis Visualisasi Data: Daripada hanya memproses jadual data mentah, QVQ-Max berpotensi menganalisis carta dan graf secara langsung, mengenal pasti trend, anomali, atau dapatan utama yang dibentangkan secara visual. Ini boleh mempercepatkan analisis laporan dan tugas risikan perniagaan secara drastik.
- Tafsiran Gambar Rajah Teknikal: Jurutera, arkitek, dan juruteknik sering bergantung pada gambar rajah, pelan tindakan, atau skematik yang kompleks. AI penaakulan visual boleh membantu mentafsir dokumen ini, mungkin mengenal pasti komponen, menjejaki sambungan, atau bahkan menandakan potensi kelemahan reka bentuk berdasarkan corak visual.
- Bantuan Reka Bentuk dan Kreatif: Bagi pereka grafik atau ilustrator, model ini mungkin menganalisis papan mood atau imej inspirasi untuk mencadangkan palet warna, struktur susun atur, atau elemen gaya. Ia berpotensi menjana draf ilustrasi berdasarkan penerangan visual atau imejan sedia ada, bertindak sebagai rakan kongsi kreatif yang canggih.
- Penjanaan Persembahan: Bayangkan memberikan AI satu set imej yang berkaitan dengan projek; ia berpotensi menstrukturkan persembahan, menjana kapsyen yang relevan, dan memastikan konsistensi visual, memperkemas proses penciptaan.
Merevolusikan Pendidikan dan Pembelajaran
Sfera pendidikan dijangka mendapat manfaat besar daripada AI yang memahami maklumat visual:
- Penyelesaian Masalah STEM: Keupayaan untuk menganalisis gambar rajah yang mengiringi masalah matematik dan fizik adalah contoh utama. QVQ-Max berpotensi mentafsir rajah geometri, gambar rajah daya, atau skematik litar, mengaitkan perwakilan visual dengan penerangan masalah tekstual untuk menawarkan panduan langkah demi langkah atau penjelasan. Ini menawarkan laluan untuk memahami konsep yang sememangnya visual.
- Tutor Subjek Visual: Subjek seperti biologi (struktur selular, anatomi), kimia (model molekul), geografi (peta, formasi geologi), dan sejarah seni sangat bergantung pada pemahaman visual. AI penaakulan visual boleh bertindak sebagai tutor interaktif, menerangkan konsep berdasarkan imej, menyoal pelajar tentang pengecaman visual, atau menyediakan konteks untuk karya seni bersejarah.
- Bahan Pembelajaran Interaktif: Pencipta kandungan pendidikan boleh memanfaatkan teknologi sedemikian untuk membina modul pembelajaran yang lebih dinamik dan responsif di mana pelajar berinteraksi dengan elemen visual, dan AI memberikan maklum balas berdasarkan pemahamannya terhadap visual tersebut.
Memudahkan Kehidupan Peribadi dan Hobi
Di luar kerja dan belajar, AI penaakulan visual menawarkan kemungkinan menarik untuk tugas harian dan masa lapang:
- Panduan Kulinari: Contoh membimbing pengguna melalui masakan berdasarkan imej resipi menonjolkan perkara ini. AI bukan sahaja akan membaca langkah-langkah; ia berpotensi menganalisis foto kemajuan pengguna, membandingkannya dengan hasil yang dijangkakan dalam imej resipi, dan menawarkan nasihat pembetulan (‘Nampaknya sos anda perlu lebih pekat berbanding gambar ini’).
- Bantuan DIY dan Pembaikan: Tersekat semasa memasang perabot atau membaiki perkakas? Menghalakan kamera anda ke kawasan masalah atau gambar rajah manual arahan boleh membolehkan AI mengenal pasti bahagian secara visual, memahami langkah pemasangan, dan memberikan panduan yang disasarkan.
- Pengecaman Alam Semula Jadi: Mengenal pasti tumbuhan, serangga, atau burung daripada gambar boleh menjadi lebih canggih, dengan AI berpotensi memberikan maklumat terperinci berdasarkan bukan sahaja pengecaman tetapi pada konteks visual (cth., mengenal pasti tumbuhan dan mencatat tanda-tanda penyakit yang kelihatan dalam imej).
- Main Peranan yang Dipertingkatkan: Mengintegrasikan elemen visual ke dalam permainan main peranan boleh mencipta pengalaman yang jauh lebih mendalam. AI boleh bertindak balas terhadap imej yang mewakili adegan atau watak, menganyamnya ke dalam naratif secara dinamik.
Jalan di Hadapan: Memperhalusi dan Memperluas Keupayaan QVQ-Max
Alibaba sedia mengakui bahawa QVQ-Max, dalam bentuk semasanya, hanya mewakili lelaran awal visi mereka untuk AI penaakulan visual. Mereka telah mengartikulasikan pelan tindakan yang jelas untuk penambahbaikan masa depan, memberi tumpuan kepada tiga bidang utama untuk meningkatkan kecanggihan dan utiliti model.
1. Memperkukuh Ketepatan Pengecaman Imej: Asas penaakulan visual ialah persepsi yang tepat. Alibaba merancang untuk meningkatkan keupayaan QVQ-Max untuk mentafsir dengan betul apa yang ‘dilihatnya’. Ini melibatkan penggunaan teknik ‘grounding’. Dalam AI, ‘grounding’ biasanya merujuk kepada menghubungkan simbol abstrak atau perwakilan bahasa (seperti teks yang dijana oleh model) kepada rujukan dunia nyata yang konkrit – dalam kes ini, butiran khusus dalam imej. Dengan mengesahkan pemerhatian visualnya terhadap data imej sebenar dengan lebih teliti, tujuannya adalah untuk mengurangkan ralat, salah tafsir, dan ‘halusinasi’ AI yang boleh melanda model generatif. Usaha mengejar pemahaman visual dengan ketepatan yang lebih tinggi ini adalah penting untuk penaakulan yang boleh dipercayai.
2. Menangani Kerumitan dan Interaksi: Dorongan utama kedua ialah membolehkan model mengendalikan tugas yang lebih rumit yang berlaku dalam beberapa langkah atau melibatkan senario penyelesaian masalah yang kompleks. Cita-cita ini melangkaui analisis pasif kepada interaksi aktif. Matlamat yang disebut – membolehkan AI mengendalikan telefon dan komputer malah bermain permainan – amatketara. Ini membayangkan evolusi ke arah ejen AI yang mampu memahami antara muka pengguna grafik (GUI), mentafsir maklum balas visual dinamik (seperti dalam persekitaran permainan), dan melaksanakan urutan tindakan berdasarkan input visual. Kejayaan di sini akan mewakili lonjakan ketara ke arah pembantu AI yang lebih autonomi dan berkebolehan yang boleh berinteraksi dengan dunia digital secara visual, sama seperti manusia.
3. Memperluas Modaliti Melangkaui Teks: Akhir sekali, Alibaba merancang untuk mendorong QVQ-Max melangkaui pergantungannya pada interaksi berasaskan teks terutamanya untuk output dan potensi penambahbaikan input. Pelan tindakan termasuk menggabungkan pengesahan alat dan penjanaan visual. Pengesahan alat boleh bermakna AI mengesahkan secara visual bahawa tindakan yang diminta daripada alat perisian luaran atau API telah berjaya diselesaikan dengan menganalisis perubahan skrin atau imej output. Penjanaan visual mencadangkan pergerakan ke arah sistem input/output multimodal sebenar di mana AI bukan sahaja dapat memahami imej tetapi juga mencipta kandungan visual baharu berdasarkan penaakulannya dan interaksi yang berterusan. Ini boleh melibatkan penjanaan gambar rajah, mengubah suai imej berdasarkan arahan, atau mencipta perwakilan visual proses penaakulannya.
Agenda berpandangan ke hadapan ini menggariskan potensi jangka panjang yang dibayangkan untuk AI penaakulan visual – sistem yang bukan sahaja perseptif dan bertimbang rasa tetapi juga semakin interaktif dan mampu melakukan operasi berbilang langkah yang kompleks dalam persekitaran yang kaya dengan visual.
Mengakses Minda Visual: Berinteraksi dengan QVQ-Max
Bagi mereka yang berminat untuk meneroka keupayaan model penaakulan visual baharu ini secara langsung, Alibaba telah menjadikan QVQ-Max boleh diakses melalui antara muka sembang AI sedia ada. Pengguna boleh menavigasi ke platform chat.qwen.ai. Dalam antara muka, biasanya terletak di sudut kiri atas, terdapat menu lungsur turun untuk memilih model AI yang berbeza. Dengan memilih pilihan untuk ‘Expand more models’ (Perluas lebih banyak model), pengguna boleh mencari dan memilih QVQ-Max. Sebaik sahaja model itu aktif, interaksi diteruskan melalui kotak sembang standard, dengan penambahan penting melampirkan kandungan visual – imej atau berpotensi klip video – untuk membuka kunci keupayaan penaakulannya yang unik. Bereksperimen dengan pelbagai input visual adalah kunci untuk memahami skop praktikal dan batasan alat penaakulan visual generasi pertama ini.