కృత్రిమ మేధస్సు (Artificial intelligence - AI) చాలా సంవత్సరాలుగా ప్రధానంగా టెక్స్ట్ రంగంలోనే సంభాషించింది మరియు పనిచేసింది. భాషా నమూనాలు (Language models) మానవ భాషను ప్రాసెస్ చేయడం, ఉత్పత్తి చేయడం మరియు అర్థం చేసుకోవడంలో అద్భుతమైన సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శించాయి, మనం సమాచారం మరియు సాంకేతికతతో ఎలా సంకర్షణ చెందుతామో విప్లవాత్మకంగా మార్చాయి. అయినప్పటికీ, మనం నివసించే ప్రపంచం కేవలం టెక్స్ట్ మాత్రమే కాదు; ఇది దృశ్య ఉద్దీపనల యొక్క గొప్ప వస్త్రం. వాస్తవికత యొక్క ఈ ప్రాథమిక అంశాన్ని గుర్తించి, AI అభివృద్ధి యొక్క సరిహద్దు వేగంగా చదవడమే కాకుండా, చుట్టూ ఉన్న దృశ్య ప్రపంచాన్ని చూసి మరియు వ్యాఖ్యానించగల వ్యవస్థల వైపు నెట్టబడుతోంది. ఈ అభివృద్ధి చెందుతున్న ప్రకృతి దృశ్యంలోకి దృఢంగా అడుగుపెడుతూ, చైనీస్ టెక్నాలజీ సమ్మేళనం Alibaba ఒక ఆసక్తికరమైన కొత్త అభివృద్ధిని పరిచయం చేసింది: QVQ-Max, దృశ్య తార్కికం (visual reasoning) సామర్థ్యంతో ఇంజనీరింగ్ చేయబడిన ఒక AI వ్యవస్థ. ఇది మానవులు సమాచారంతో సంకర్షణ చెందే విధానానికి చాలా దగ్గరగా AI ని తీసుకువెళ్లే దిశగా ఒక ముఖ్యమైన ముందడుగు - దృష్టిని గ్రహణశక్తి మరియు ఆలోచనతో ఏకీకృతం చేయడం ద్వారా.
టెక్స్ట్ దాటి: దృశ్య తార్కికం యొక్క సారాంశాన్ని అర్థం చేసుకోవడం
కృత్రిమ మేధస్సులో దృశ్య తార్కికం అనే భావన పూర్తిగా టెక్స్ట్-ఆధారిత ప్రాసెసింగ్ నుండి నిష్క్రమణను సూచిస్తుంది. సాంప్రదాయ పెద్ద భాషా నమూనాలు (Large Language Models - LLMs) వ్రాసిన లేదా మాట్లాడే భాషను కలిగి ఉన్న పనులలో రాణిస్తాయి - కథనాలను సంగ్రహించడం, భాషలను అనువదించడం, ఇమెయిల్‌లను కంపోజ్ చేయడం లేదా కోడ్ రాయడం వంటివి. అయినప్పటికీ, వారికి ఒక చిత్రం, రేఖాచిత్రం లేదా వీడియో క్లిప్‌ను అందించండి మరియు మల్టీమోడల్ ఇన్‌పుట్ కోసం ప్రత్యేకంగా శిక్షణ పొందితే తప్ప వారి అవగాహన గోడను తాకుతుంది. ప్రాథమిక కంప్యూటర్ దృష్టితో అమర్చబడితే అవి చిత్రంలోని వస్తువులను గుర్తించవచ్చు, కానీ అవి తరచుగా సందర్భం, మూలకాల మధ్య సంబంధాలు లేదా దృశ్యమానంగా తెలియజేయబడిన అంతర్లీన అర్థాన్ని గ్రహించడంలో ఇబ్బంది పడతాయి.
దృశ్య తార్కికం ఈ క్లిష్టమైన అంతరాన్ని తగ్గించడం లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. ఇది AI ని ‘చూడగల’ (చిత్ర గుర్తింపు) సామర్థ్యంతో మాత్రమే కాకుండా, ప్రాదేశిక సంబంధాలను అర్థం చేసుకోవడం, చర్యలను ఊహించడం, సందర్భాన్ని తగ్గించడం మరియు దృశ్య ఇన్‌పుట్ ఆధారంగా తార్కిక తగ్గింపులను నిర్వహించడం వంటి వాటితో సన్నద్ధం చేస్తుంది. ఒక చిత్రంలో ‘పిల్లి’ మరియు ‘చాప’ను గుర్తించడమే కాకుండా ‘పిల్లి చాప మీద ఉంది’ అనే భావనను అర్థం చేసుకునే AI ని ఊహించుకోండి. దీన్ని మరింత విస్తరించండి: పదార్థాలు మరియు వంట దశలను వర్ణించే చిత్రాల క్రమాన్ని చూసి, ఆపై పొందికైన సూచనలను రూపొందించగల లేదా సంభావ్య ఒత్తిడి పాయింట్లను గుర్తించడానికి సంక్లిష్టమైన ఇంజనీరింగ్ రేఖాచిత్రాన్ని విశ్లేషించగల AI.
ఈ సామర్థ్యం AI ని మరింత సంపూర్ణమైన మేధస్సు రూపానికి దగ్గరగా తీసుకువెళుతుంది, ఇది మానవ జ్ఞానాన్ని మరింత దగ్గరగా ప్రతిబింబిస్తుంది. మనం నిరంతరం దృశ్య సమాచారాన్ని ప్రాసెస్ చేస్తాము, ప్రపంచాన్ని నావిగేట్ చేయడానికి, సమస్యలను పరిష్కరించడానికి మరియు సమర్థవంతంగా కమ్యూనికేట్ చేయడానికి మా జ్ఞానం మరియు తార్కిక సామర్థ్యాలతో సజావుగా ఏకీకృతం చేస్తాము. బలమైన దృశ్య తార్కికంతో కూడిన AI చాలా విస్తృతమైన సమాచార స్పెక్ట్రంతో నిమగ్నమవ్వగలదు, గతంలో సైన్స్ ఫిక్షన్‌కు పరిమితమైన సహాయం, విశ్లేషణ మరియు పరస్పర చర్య కోసం కొత్త అవకాశాలను అన్‌లాక్ చేస్తుంది. ఇది మ్యాప్ యొక్క లెజెండ్‌ను చదవగల AI కి మరియు దృశ్య ల్యాండ్‌మార్క్‌ల ఆధారంగా దిశలను అందించడానికి మ్యాప్‌ను స్వయంగా అర్థం చేసుకోగల AI కి మధ్య వ్యత్యాసాన్ని సూచిస్తుంది. Alibaba యొక్క QVQ-Max ఈ అధునాతన డొమైన్‌లో పోటీదారుగా నిలుస్తుంది, దృశ్య డేటా ద్వారా ప్రేరేపించబడిన నిజమైన గ్రహణశక్తి మరియు ఆలోచన ప్రక్రియలలోకి విస్తరించే సామర్థ్యాలను క్లెయిమ్ చేస్తుంది.
QVQ-Max పరిచయం: AI దృష్టి మరియు ఆలోచనలోకి Alibaba ప్రవేశం
Alibaba QVQ-Max ను కేవలం చిత్ర గుర్తింపు సాధనంగా కాకుండా, ఒక అధునాతన దృశ్య తార్కిక నమూనా (visual reasoning model) గా పరిచయం చేసింది. ఈ AI బాట్ సాధారణ వస్తువు గుర్తింపును అధిగమిస్తుందని ప్రధాన వాదన; ఇది ఫోటోగ్రాఫ్‌లు మరియు వీడియో కంటెంట్ నుండి సేకరించిన సమాచారంతో చురుకుగా విశ్లేషిస్తుంది మరియు తర్కిస్తుంది. Alibaba QVQ-Max ను దానికి సమర్పించిన దృశ్య అంశాలను సమర్థవంతంగా చూడటానికి, అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు ఆలోచించడానికి ఇంజనీరింగ్ చేయబడిందని సూచిస్తుంది, తద్వారా వియుక్త, టెక్స్ట్-ఆధారిత AI ప్రాసెసింగ్ మరియు వాస్తవ-ప్రపంచ డేటాలో ఎక్కువ భాగం ఉండే స్పష్టమైన, దృశ్య సమాచారం మధ్య అంతరాన్ని తగ్గిస్తుంది.
దీని వెనుక ఉన్న మెకానిక్స్ సంక్లిష్ట దృశ్య దృశ్యాలను అన్వయించడం మరియు కీలక అంశాలు మరియు వాటి పరస్పర సంబంధాలను గుర్తించడంలో అధునాతన సామర్థ్యాలను కలిగి ఉంటాయి. ఇది కేవలం వస్తువులను లేబుల్ చేయడం గురించి కాదు, దృశ్య ఇన్‌పుట్‌లోని కథనం లేదా నిర్మాణాన్ని గ్రహించడం గురించి. Alibaba మోడల్ యొక్క వశ్యతను హైలైట్ చేస్తుంది, ఈ ప్రధాన దృశ్య తార్కిక అధ్యాపకుల నుండి ఉత్పన్నమయ్యే విస్తృత శ్రేణి సంభావ్య అనువర్తనాలను సూచిస్తుంది. ఈ అనువర్తనాలు విభిన్న రంగాలలో విస్తరించి ఉన్నాయి, ఈ సాంకేతికత యొక్క పునాది స్వభావాన్ని సూచిస్తాయి. ఉదహరించిన ఉదాహరణలలో ఇలస్ట్రేషన్ డిజైన్లో సహాయం చేయడం, బహుశా దృశ్య శైలులను అర్థం చేసుకోవడం లేదా చిత్ర ప్రాంప్ట్‌ల ఆధారంగా భావనలను రూపొందించడం ద్వారా; వీడియో స్క్రిప్ట్ జనరేషన్ను సులభతరం చేయడం, బహుశా దృశ్య క్రమాలు లేదా మూడ్‌లను అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా; మరియు దృశ్య సందర్భాన్ని పొందుపరచగల అధునాతన రోల్-ప్లేయింగ్ దృశ్యాలులో పాల్గొనడం వంటివి ఉన్నాయి.
QVQ-Max యొక్క వాగ్దానం సమస్య-పరిష్కారం మరియు టాస్క్ ఎగ్జిక్యూషన్‌లో దృశ్య డేటాను నేరుగా ఏకీకృతం చేయగల సామర్థ్యంలో ఉంది. పని, విద్య మరియు వ్యక్తిగత జీవితంలో టెక్స్ట్ మరియు డేటాలో పాతుకుపోయిన పనుల కోసం సాంప్రదాయ AI చాట్‌బాట్‌ల సహాయాన్ని నిలుపుకుంటూనే, దాని దృశ్య పరిమాణం సామర్థ్య పొరలను జోడిస్తుంది. దృశ్య సందర్భం కేవలం అనుబంధంగా కాకుండా అవసరమైన సమస్యలను పరిష్కరించడం దీని లక్ష్యం.
ఆచరణాత్మక అనువర్తనాలు: దృశ్య తార్కికం ఎక్కడ తేడా చేస్తుంది
ఏదైనా సాంకేతిక పురోగతి యొక్క నిజమైన కొలత దాని ఆచరణాత్మక ప్రయోజనంలో ఉంటుంది. ‘చూసి’ మరియు ‘తర్కించగల’ AI స్పష్టమైన ప్రయోజనాలకు ఎలా అనువదిస్తుంది? Alibaba QVQ-Max యొక్క దృశ్య పరాక్రమం పరివర్తనాత్మకంగా ఉండే అనేక బలవంతపు ప్రాంతాలను సూచిస్తుంది.
వృత్తిపరమైన వర్క్‌ఫ్లోలను మెరుగుపరచడం
కార్యాలయంలో, దృశ్య సమాచారం సర్వవ్యాప్తి చెందింది. సంభావ్య ప్రభావాన్ని పరిగణించండి:
- డేటా విజువలైజేషన్ విశ్లేషణ: కేవలం ముడి డేటా పట్టికలను ప్రాసెస్ చేయడానికి బదులుగా, QVQ-Max చార్ట్‌లు మరియు గ్రాఫ్‌లను నేరుగా విశ్లేషించగలదు, దృశ్యమానంగా సమర్పించబడిన పోకడలు, క్రమరాహిత్యాలు లేదా కీలక టేకావేలను గుర్తించగలదు. ఇది నివేదిక విశ్లేషణ మరియు వ్యాపార మేధస్సు పనులను గణనీయంగా వేగవంతం చేస్తుంది.
- సాంకేతిక రేఖాచిత్ర వ్యాఖ్యానం: ఇంజనీర్లు, వాస్తుశిల్పులు మరియు సాంకేతిక నిపుణులు తరచుగా సంక్లిష్ట రేఖాచిత్రాలు, బ్లూప్రింట్లు లేదా స్కీమాటిక్స్‌పై ఆధారపడతారు. దృశ్య తార్కిక AI ఈ పత్రాలను అర్థం చేసుకోవడంలో సహాయపడుతుంది, బహుశా భాగాలను గుర్తించడం, కనెక్షన్‌లను గుర్తించడం లేదా దృశ్య నమూనాల ఆధారంగా సంభావ్య డిజైన్ లోపాలను ఫ్లాగ్ చేయడం వంటివి చేయవచ్చు.
- డిజైన్ మరియు క్రియేటివ్ అసిస్టెన్స్: గ్రాఫిక్ డిజైనర్లు లేదా ఇలస్ట్రేటర్ల కోసం, మోడల్ రంగుల పాలెట్‌లు, లేఅవుట్ నిర్మాణాలు లేదా శైలీకృత అంశాలను సూచించడానికి మూడ్ బోర్డులు లేదా ప్రేరణ చిత్రాలను విశ్లేషించవచ్చు. ఇది దృశ్య వివరణలు లేదా ఇప్పటికే ఉన్న చిత్రాల ఆధారంగా డ్రాఫ్ట్ ఇలస్ట్రేషన్‌లను కూడా రూపొందించగలదు, అధునాతన సృజనాత్మక భాగస్వామిగా పనిచేస్తుంది.
- ప్రెజెంటేషన్ జనరేషన్: ఒక ప్రాజెక్ట్‌కు సంబంధించిన చిత్రాల సమితిని AI కి ఫీడ్ చేయడాన్ని ఊహించుకోండి; ఇది సంభావ్యంగా ప్రెజెంటేషన్‌ను రూపొందించగలదు, సంబంధిత శీర్షికలను రూపొందించగలదు మరియు దృశ్య స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారించగలదు, సృష్టి ప్రక్రియను క్రమబద్ధీకరిస్తుంది.
విద్య మరియు అభ్యాసాన్ని విప్లవాత్మకంగా మార్చడం
దృశ్య సమాచారాన్ని అర్థం చేసుకునే AI నుండి విద్యా రంగం గణనీయంగా లాభం పొందనుంది:
- STEM సమస్య పరిష్కారం: గణితం మరియు భౌతిక శాస్త్ర సమస్యలతో పాటు రేఖాచిత్రాలను విశ్లేషించే సామర్థ్యం ఒక ప్రధాన ఉదాహరణ. QVQ-Max సంభావ్యంగా రేఖాగణిత బొమ్మలు, శక్తి రేఖాచిత్రాలు లేదా సర్క్యూట్ స్కీమాటిక్స్‌ను అర్థం చేసుకోగలదు, దశల వారీ మార్గదర్శకత్వం లేదా వివరణలను అందించడానికి టెక్స్ట్ సమస్య వివరణతో దృశ్యమాన ప్రాతినిధ్యాన్ని పరస్పరం అనుసంధానిస్తుంది. ఇది స్వాభావికంగా దృశ్యమానంగా ఉండే భావనలను అర్థం చేసుకోవడానికి ఒక మార్గాన్ని అందిస్తుంది.
- విజువల్ సబ్జెక్ట్ ట్యూటరింగ్: జీవశాస్త్రం (సెల్యులార్ నిర్మాణాలు, అనాటమీ), రసాయన శాస్త్రం (మాలిక్యులర్ మోడల్స్), భూగోళశాస్త్రం (మ్యాప్స్, జియోలాజికల్ ఫార్మేషన్స్), మరియు కళా చరిత్ర వంటి సబ్జెక్టులు దృశ్య అవగాహనపై ఎక్కువగా ఆధారపడతాయి. దృశ్య తార్కిక AI ఇంటరాక్టివ్ ట్యూటర్‌గా పనిచేయగలదు, చిత్రాల ఆధారంగా భావనలను వివరిస్తుంది, దృశ్య గుర్తింపుపై విద్యార్థులను ప్రశ్నిస్తుంది లేదా చారిత్రక కళాకృతులకు సందర్భాన్ని అందిస్తుంది.
- ఇంటరాక్టివ్ లెర్నింగ్ మెటీరియల్స్: విద్యా కంటెంట్ సృష్టికర్తలు విద్యార్థులు దృశ్య అంశాలతో సంకర్షణ చెందే మరింత డైనమిక్ మరియు ప్రతిస్పందించే అభ్యాస మాడ్యూళ్ళను రూపొందించడానికి అటువంటి సాంకేతికతను ఉపయోగించుకోవచ్చు మరియు AI విజువల్స్ యొక్క దాని అవగాహన ఆధారంగా అభిప్రాయాన్ని అందిస్తుంది.
వ్యక్తిగత జీవితం మరియు అభిరుచులను సులభతరం చేయడం
పని మరియు అధ్యయనం దాటి, దృశ్య తార్కిక AI రోజువారీ పనులు మరియు విశ్రాంతి కోసం ఆసక్తికరమైన అవకాశాలను అందిస్తుంది:
- వంట మార్గదర్శకత్వం: రెసిపీ చిత్రాల ఆధారంగా వంట ద్వారా వినియోగదారుకు మార్గనిర్దేశం చేసే ఉదాహరణ దీనిని హైలైట్ చేస్తుంది. AI కేవలం దశలను చదవదు; ఇది సంభావ్యంగా వినియోగదారు పురోగతి యొక్క ఫోటోలను విశ్లేషించగలదు, వాటిని రెసిపీ చిత్రాలలో ఆశించిన ఫలితంతో పోల్చగలదు మరియు దిద్దుబాటు సలహాలను అందించగలదు (“ఈ చిత్రంతో పోలిస్తే మీ సాస్ మరింత చిక్కగా ఉండాలి అనిపిస్తుంది”).
- DIY మరియు మరమ్మతు సహాయం: ఫర్నిచర్ అసెంబ్లింగ్ లేదా ఉపకరణాన్ని పరిష్కరించడంలో చిక్కుకున్నారా? సమస్య ప్రాంతం లేదా సూచనల మాన్యువల్ యొక్క రేఖాచిత్రం వద్ద మీ కెమెరాను సూచించడం వలన AI భాగాలను దృశ్యమానంగా గుర్తించడానికి, అసెంబ్లీ దశను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు లక్ష్య మార్గదర్శకత్వాన్ని అందించడానికి అనుమతిస్తుంది.
- ప్రకృతి గుర్తింపు: ఫోటోగ్రాఫ్‌ల నుండి మొక్కలు, కీటకాలు లేదా పక్షులను గుర్తించడం మరింత అధునాతనంగా మారుతుంది, AI సంభావ్యంగా గుర్తింపు ఆధారంగా మాత్రమే కాకుండా దృశ్య సందర్భం ఆధారంగా వివరణాత్మక సమాచారాన్ని అందిస్తుంది (ఉదా., ఒక మొక్కను గుర్తించడం మరియు చిత్రంలో కనిపించే వ్యాధి సంకేతాలను గమనించడం).
- మెరుగైన రోల్-ప్లేయింగ్: రోల్-ప్లేయింగ్ గేమ్‌లలో దృశ్య అంశాలను ఏకీకృతం చేయడం చాలా లీనమయ్యే అనుభవాలను సృష్టించగలదు. AI దృశ్యాలు లేదా పాత్రలను సూచించే చిత్రాలకు ప్రతిస్పందించగలదు, వాటిని డైనమిక్‌గా కథనంలోకి నేయగలదు.
ముందున్న మార్గం: QVQ-Max సామర్థ్యాలను మెరుగుపరచడం మరియు విస్తరించడం
Alibaba QVQ-Max, దాని ప్రస్తుత రూపంలో, దృశ్య తార్కిక AI కోసం వారి దృష్టి యొక్క ప్రారంభ పునరావృత్తిని మాత్రమే సూచిస్తుందని సులభంగా అంగీకరిస్తుంది. మోడల్ యొక్క అధునాతనత మరియు ప్రయోజనాన్ని పెంచడానికి మూడు కీలక రంగాలపై దృష్టి సారించి, భవిష్యత్ మెరుగుదలల కోసం వారు స్పష్టమైన రోడ్‌మ్యాప్‌ను స్పష్టం చేశారు.
1. చిత్ర గుర్తింపు ఖచ్చితత్వాన్ని బలోపేతం చేయడం: దృశ్య తార్కికం యొక్క పునాది ఖచ్చితమైన అవగాహన. Alibaba QVQ-Max అది ‘చూసే’ దానిని సరిగ్గా అర్థం చేసుకునే సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచాలని యోచిస్తోంది. ఇది గ్రౌండింగ్ టెక్నిక్స్ (grounding techniques) ను ఉపయోగించడాన్ని కలిగి ఉంటుంది. AI లో, గ్రౌండింగ్ సాధారణంగా వియుక్త చిహ్నాలు లేదా భాషా ప్రాతినిధ్యాలను (మోడల్ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన టెక్స్ట్ వంటివి) కాంక్రీట్, వాస్తవ-ప్రపంచ రిఫరెంట్‌లకు కనెక్ట్ చేయడాన్ని సూచిస్తుంది - ఈ సందర్భంలో, చిత్రంలోని నిర్దిష్ట వివరాలు. దాని దృశ్య పరిశీలనలను వాస్తవ చిత్ర డేటాకు వ్యతిరేకంగా మరింత కఠినంగా ధృవీకరించడం ద్వారా, ఉత్పాదక నమూనాలను పీడించే లోపాలు, తప్పు వ్యాఖ్యానాలు మరియు AI ‘భ్రాంతులు’ తగ్గించడం లక్ష్యం. అధిక విశ్వసనీయత దృశ్య అవగాహన యొక్క ఈ అన్వేషణ నమ్మకమైన తార్కికం కోసం కీలకం.
2. సంక్లిష్టత మరియు పరస్పర చర్యను పరిష్కరించడం: రెండవ ప్రధాన థ్రస్ట్ మోడల్‌ను బహుళ దశలలో విప్పే లేదా సంక్లిష్ట సమస్య-పరిష్కార దృశ్యాలను కలిగి ఉన్న మరింత క్లిష్టమైన పనులను నిర్వహించడానికి వీలు కల్పించడం. ఈ ఆశయం నిష్క్రియాత్మక విశ్లేషణకు మించి క్రియాశీల పరస్పర చర్యలోకి విస్తరిస్తుంది. పేర్కొన్న లక్ష్యం - AI ని ఫోన్‌లు మరియు కంప్యూటర్‌లను ఆపరేట్ చేయడానికి మరియు ఆటలను కూడా ఆడటానికి వీలు కల్పించడం - ముఖ్యంగా గమనించదగినది. ఇది గ్రాఫికల్ యూజర్ ఇంటర్‌ఫేస్‌లను (GUIs) అర్థం చేసుకోగల, డైనమిక్ విజువల్ ఫీడ్‌బ్యాక్‌ను (గేమ్ వాతావరణంలో వలె) అర్థం చేసుకోగల మరియు విజువల్ ఇన్‌పుట్ ఆధారంగా చర్యల క్రమాలను అమలు చేయగల AI ఏజెంట్ల వైపు పరిణామాన్ని సూచిస్తుంది. ఇక్కడ విజయం డిజిటల్ ప్రపంచంతో దృశ్యమానంగా, మానవులు చేసే విధంగానే సంకర్షణ చెందగల మరింత స్వయంప్రతిపత్త మరియు సామర్థ్యం గల AI సహాయకుల వైపు గణనీయమైన లీపును సూచిస్తుంది.
3. టెక్స్ట్ దాటి పద్ధతులను విస్తరించడం: చివరగా, Alibaba QVQ-Max ను దాని అవుట్‌పుట్ మరియు సంభావ్య ఇన్‌పుట్ శుద్ధీకరణ కోసం ప్రధానంగా టెక్స్ట్-ఆధారిత పరస్పర చర్యలపై దాని ప్రస్తుత ఆధారపడటాన్ని అధిగమించాలని యోచిస్తోంది. రోడ్‌మ్యాప్‌లో టూల్ వెరిఫికేషన్ (tool verification) మరియు విజువల్ జనరేషన్ (visual generation) ఉన్నాయి. టూల్ వెరిఫికేషన్ అంటే స్క్రీన్ మార్పులు లేదా అవుట్‌పుట్ చిత్రాలను విశ్లేషించడం ద్వారా బాహ్య సాఫ్ట్‌వేర్ సాధనం లేదా API నుండి అభ్యర్థించిన చర్య విజయవంతంగా పూర్తయిందని AI దృశ్యమానంగా ధృవీకరించడం. విజువల్ జనరేషన్ నిజంగా మల్టీమోడల్ ఇన్‌పుట్/అవుట్‌పుట్ సిస్టమ్ వైపు వెళ్లడాన్ని సూచిస్తుంది, ఇక్కడ AI చిత్రాలను అర్థం చేసుకోవడమే కాకుండా దాని తార్కికం మరియు కొనసాగుతున్న పరస్పర చర్య ఆధారంగా కొత్త దృశ్య కంటెంట్‌ను సృష్టించగలదు. ఇది రేఖాచిత్రాలను రూపొందించడం, సూచనల ఆధారంగా చిత్రాలను సవరించడం లేదా దాని తార్కిక ప్రక్రియ యొక్క దృశ్యమాన ప్రాతినిధ్యాలను సృష్టించడం వంటివి కలిగి ఉండవచ్చు.
ఈ ముందుకు చూసే ఎజెండా దృశ్య తార్కిక AI కోసం ఊహించిన దీర్ఘకాలిక సామర్థ్యాన్ని నొక్కి చెబుతుంది - గ్రహణశక్తి మరియు ఆలోచనాత్మకంగా ఉండటమే కాకుండా, దృశ్యమానంగా గొప్ప వాతావరణాలలో సంక్లిష్టమైన, బహుళ-దశల కార్యకలాపాలకు ఎక్కువగా ఇంటరాక్టివ్ మరియు సామర్థ్యం గల వ్యవస్థలు.
విజువల్ మైండ్‌ను యాక్సెస్ చేయడం: QVQ-Max తో ఎంగేజ్ అవ్వడం
ఈ కొత్త దృశ్య తార్కిక నమూనా యొక్క సామర్థ్యాలను ప్రత్యక్షంగా అన్వేషించడానికి ఆసక్తి ఉన్నవారి కోసం, Alibaba QVQ-Max ను దాని ఇప్పటికే ఉన్న AI చాట్ ఇంటర్‌ఫేస్ ద్వారా అందుబాటులో ఉంచింది. వినియోగదారులు chat.qwen.ai ప్లాట్‌ఫారమ్‌కు నావిగేట్ చేయవచ్చు. ఇంటర్‌ఫేస్‌లో, సాధారణంగా ఎగువ-ఎడమ మూలలో ఉంటుంది, విభిన్న AI మోడల్‌లను ఎంచుకోవడానికి డ్రాప్‌డౌన్ మెను ఉంటుంది. ‘Expand more models’ ఎంపికను ఎంచుకోవడం ద్వారా, వినియోగదారులు QVQ-Max ను కనుగొని ఎంచుకోవచ్చు. మోడల్ సక్రియంగా ఉన్న తర్వాత, పరస్పర చర్య ప్రామాణిక చాట్ బాక్స్ ద్వారా కొనసాగుతుంది, దాని ప్రత్యేక తార్కిక సామర్థ్యాలను అన్‌లాక్ చేయడానికి దృశ్య కంటెంట్ - చిత్రాలు లేదా సంభావ్యంగా వీడియో క్లిప్‌లను జోడించే కీలకమైన అదనంగా ఉంటుంది. ఈ మొదటి తరం దృశ్య తార్కిక సాధనం యొక్క ఆచరణాత్మక పరిధి మరియు పరిమితులను అర్థం చేసుకోవడానికి వివిధ దృశ్య ఇన్‌పుట్‌లతో ప్రయోగాలు చేయడం కీలకం.