多年來，人工智能（AI）主要在文本領域進行交流和操作。語言模型憑藉其處理、生成和理解人類語言的能力令人驚嘆，徹底改變了我們與資訊和技術互動的方式。然而，我們所居住的世界不僅僅是文本構成的；它是由豐富的視覺刺激編織而成的織錦。認識到現實的這一基本面向，AI 發展的前沿正迅速推向不僅能閱讀，還能看見並詮釋周遭視覺世界的系統。堅定地踏入這個不斷演進的領域，中國科技巨頭 Alibaba 推出了一項引人入勝的新發展：QVQ-Max，一個具備視覺推理能力的 AI 系統。這標誌著 AI 向著更像人類那樣——透過整合視覺與理解及思考來與資訊互動——邁出了重要一步。
超越文本：理解視覺推理的本質
人工智能中的視覺推理概念，標誌著從純粹由文本驅動的處理方式轉變。傳統的大型語言模型（LLMs）擅長處理書面或口語相關的任務——總結文章、翻譯語言、撰寫電子郵件，甚至編寫程式碼。然而，若給它們一張圖片、一張圖表或一段影片，除非經過專門的多模態輸入訓練，否則它們的理解就會碰壁。如果配備了基本的電腦視覺能力，它們或許能識別圖像中的物體，但往往難以掌握上下文、元素之間的關係，或視覺傳達的潛在含義。
視覺推理旨在彌合這一關鍵差距。它不僅涉及賦予 AI「看見」（圖像識別）的能力，更要能理解空間關係、推斷行為、推導上下文，並根據視覺輸入進行邏輯推論。想像一個 AI，它不僅能在圖片中識別出「貓」和「墊子」，還能理解「貓在墊子上」的概念。再進一步延伸：一個 AI 能夠觀看一系列描繪食材和烹飪步驟的圖片，然後生成連貫的指示；或者分析一個複雜的工程圖，以找出潛在的應力點。
這種能力使 AI 更接近一種更全面的智能形式，一種更貼近人類認知的智能。我們不斷地處理視覺資訊，將其與我們的知識和推理能力無縫整合，以導航世界、解決問題並有效溝通。一個具備強大視覺推理能力的 AI 可以處理更廣泛的資訊範疇，解鎖以前僅限於科幻小說中的輔助、分析和互動的新可能性。它代表了能夠閱讀地圖圖例的 AI 與能夠解釋地圖本身以根據視覺地標提供方向的 AI 之間的區別。Alibaba 的 QVQ-Max 將自己定位為這個複雜領域的競爭者，聲稱其能力延伸到由視覺數據觸發的真正理解和思考過程。
隆重介紹 QVQ-Max：Alibaba 進軍 AI 視覺與思考領域
Alibaba 將 QVQ-Max 定位為不僅僅是一個圖像識別器，而是一個複雜的視覺推理模型。其核心主張是，這個 AI 機器人超越了簡單的物體偵測；它能主動分析和推理從照片和影片內容中收集到的資訊。Alibaba 表示，QVQ-Max 被設計成能有效地看見、理解和思考呈現給它的視覺元素，從而縮小抽象的、基於文本的 AI 處理與構成大量現實世界數據的有形的、視覺資訊之間的鴻溝。
這背後的機制涉及解析複雜視覺場景以及識別關鍵元素及其相互關係的先進能力。這不僅僅是標記物體，而是理解視覺輸入中的敘事或結構。Alibaba 強調了該模型的靈活性，指出其核心視覺推理能力可衍生出廣泛的潛在應用。這些應用橫跨不同領域，顯示了這項技術的基礎性。引用的例子包括協助插畫設計，可能透過理解視覺風格或基於圖像提示生成概念；促進影片腳本生成，或許透過解釋視覺序列或情緒；以及參與需要整合視覺上下文的複雜角色扮演場景。
QVQ-Max 的前景在於其將視覺數據直接整合到解決問題和執行任務中的潛力。雖然它保留了傳統 AI 聊天機器人在處理基於文本和數據的工作、教育和個人生活任務方面的助益，但其視覺維度增加了多層次的能力。它的目標是解決那些視覺上下文不僅是補充性、而且是至關重要的問題。
實際應用：視覺推理發揮作用之處
任何技術進步的真正衡量標準在於其實用性。一個能「看見」並「推理」的 AI 如何轉化為實質的益處？Alibaba 提出了幾個引人注目的領域，在這些領域中 QVQ-Max 的視覺能力可能帶來變革。
強化專業工作流程
在工作場所，視覺資訊無處不在。思考其潛在影響：
- 數據視覺化分析： QVQ-Max 可能不再僅僅處理原始數據表格，而是能直接分析圖表和圖形，識別視覺呈現的趨勢、異常或關鍵要點。這可以大幅加速報告分析和商業智能任務。
- 技術圖紙解讀： 工程師、建築師和技術人員經常依賴複雜的圖表、藍圖或示意圖。一個視覺推理 AI 可以幫助解讀這些文件，或許能識別組件、追蹤連接，甚至根據視覺模式標記潛在的設計缺陷。
- 設計與創意輔助： 對於平面設計師或插畫師，該模型可以分析情緒板或靈感圖片，以建議調色板、佈局結構或風格元素。它甚至可能根據視覺描述或現有圖像生成草圖，扮演一個複雜的創意夥伴角色。
- 簡報生成： 想像一下，將一組與專案相關的圖片輸入給 AI；它可能能夠構建簡報、生成相關標題，並確保視覺一致性，從而簡化創作過程。
革新教育與學習
教育領域將從理解視覺資訊的 AI 中獲益匪淺：
- STEM 問題解決： 分析數學和物理問題附帶圖表的能力是一個典型的例子。QVQ-Max 可能能夠解釋幾何圖形、力圖或電路圖，將視覺表示與文本問題描述相關聯，以提供逐步指導或解釋。這為理解本質上是視覺的概念提供了一條途徑。
- 視覺學科輔導： 生物學（細胞結構、解剖學）、化學（分子模型）、地理學（地圖、地質構造）和藝術史等學科嚴重依賴視覺理解。視覺推理 AI 可以充當互動式導師，根據圖像解釋概念，就視覺識別對學生進行測驗，或為歷史藝術品提供背景資訊。
- 互動式學習材料： 教育內容創作者可以利用此類技術來構建更具動態性和響應性的學習模組，學生可以與視覺元素互動，而 AI 則根據其對視覺效果的理解提供反饋。
簡化個人生活與嗜好
除了工作和學習，視覺推理 AI 為日常任務和休閒活動提供了有趣的可能：
- 烹飪指導： 根據食譜圖片指導用戶烹飪的例子突顯了這一點。AI 不僅僅是閱讀步驟；它可能能夠分析用戶進度的照片，將其與食譜圖片中的預期結果進行比較，並提供糾正建議（「看起來你的醬汁比這張照片需要更濃稠一些」）。
- DIY 與維修協助： 組裝家具或修理電器時遇到困難？將相機對準問題區域或說明書的圖示，可能讓 AI 能夠視覺識別零件，理解組裝步驟，並提供有針對性的指導。
- 自然識別： 從照片中識別植物、昆蟲或鳥類可能會變得更加複雜，AI 可能不僅基於識別，還基於視覺上下文提供詳細資訊（例如，識別一種植物並注意到圖像中可見的疾病跡象）。
- 增強的角色扮演： 將視覺元素整合到角色扮演遊戲中可以創造更具沉浸感的體驗。AI 可以對代表場景或角色的圖像做出反應，將它們動態地編織到敘事中。
前路漫漫：精煉與擴展 QVQ-Max 的能力
Alibaba 坦承，目前形式的 QVQ-Max 僅代表他們視覺推理 AI 願景的初步迭代。他們已經闡明了未來增強的清晰路線圖，重點關注三個關鍵領域，以提升模型的複雜性和實用性。
1. 提升圖像識別準確性： 視覺推理的基礎是準確的感知。Alibaba 計劃提高 QVQ-Max 正確解讀其所「看見」內容的能力。這涉及採用接地技術 (grounding techniques)。在 AI 中，接地通常指將抽象符號或語言表示（如模型生成的文本）與具體的、現實世界的指涉物聯繫起來——在這種情況下，是指圖像內的特定細節。透過更嚴格地根據實際圖像數據驗證其視覺觀察，目標是減少錯誤、誤解以及可能困擾生成模型的 AI「幻覺」。追求更高保真度的視覺理解對於可靠的推理至關重要。
2. 應對複雜性與互動： 第二個主要推動力是使模型能夠處理更複雜的、需要多個步驟或涉及複雜問題解決場景的任務。這一雄心從被動分析延伸到主動互動。提及的目標——使 AI 能夠操作手機和電腦，甚至玩遊戲——尤其值得注意。這意味著向能夠理解圖形用戶界面 (GUIs)、解釋動態視覺反饋（如在遊戲環境中）並根據視覺輸入執行一系列動作的 AI 代理演進。若在此取得成功，將代表著向更自主、更有能力的 AI 助手邁出的一大步，這些助手能夠像人類一樣，在視覺上與數位世界互動。
3. 擴展超越文本的模態： 最後，Alibaba 計劃推動 QVQ-Max 超越目前主要依賴基於文本的互動來進行輸出和潛在的輸入精煉。路線圖包括納入工具驗證 (tool verification) 和視覺生成 (visual generation)。工具驗證可能意味著 AI 透過分析螢幕變化或輸出圖像，來視覺確認從外部軟體工具或 API 請求的操作已成功完成。視覺生成則指向一個真正的多模態輸入/輸出系統，其中 AI 不僅能理解圖像，還能根據其推理和持續的互動創造新的視覺內容。這可能涉及生成圖表、根據指令修改圖像，或創建其推理過程的視覺表示。
這個前瞻性的議程強調了對視覺推理 AI 的長期潛力設想——這些系統不僅具有感知力和思考力，而且在視覺豐富的環境中越來越具有互動性，並能夠執行複雜的多步驟操作。
觸及視覺心智：與 QVQ-Max 互動
對於那些渴望親身體驗這款新型視覺推理模型能力的人，Alibaba 已透過其現有的 AI 聊天界面提供了 QVQ-Max 的訪問權限。用戶可以導航至 chat.qwen.ai 平台。在界面內，通常位於左上角，有一個用於選擇不同 AI 模型的下拉菜單。透過選擇「展開更多模型」選項，用戶可以找到並選擇 QVQ-Max。一旦模型被激活，互動就透過標準的聊天框進行，關鍵的附加功能是附加視覺內容——圖像或可能的影片片段——以解鎖其獨特的推理能力。嘗試使用各種視覺輸入是理解這第一代視覺推理工具實際範圍和局限性的關鍵。