Noetra公开自研多模态图像编码器
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Noetra公开自研多模态图像编码器
2 篇报道1 个报道来源2 小时前更新
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AI 综述
Noetra公开技术博客，介绍其为多模态大语言模型从零开发的图像编码器；公司称，该模型英文基准表现与ViT-SO400M-14-SigLIP2相当，日语和中文基准更高，接入多模态大语言模型后的视觉任务表现也超过SigLIP2。 工程师Hirokatu Kataoka转发博客称，这是其入职后的首个项目。该编码器训练数据保留英语、日语和中文，其中中文约占3.4%、日语约占9%；Noetra希望借此减少对SigLIP2等闭源训练模型的依赖。
AI 根据报道生成 · 1 小时前更新
最新进展11月4日 18:50
Noetra 员工分享首秀：为多模态 LLM 从零开发图像编码器事件进展
2 个进展
- 11月4日 18:50 · 1 篇报道Noetra工程师分享自研图像编码器研究AGI Hunt：Noetra 员工分享首秀：为多模态 LLM 从零开发图像编码器
- 11月4日 18:49 · 1 篇报道Noetra公开图像编码器构建过程AGI Hunt：日本团队全自研图像编码器：媲美 SigLIP2，支持中日英
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月4日
- AGI HuntNoetra 员工分享首秀：为多模态 LLM 从零开发图像编码器
Noetra 工程师 HirokatuKataoka 转发公司首篇技术博客，分享其入职后的首个项目：从零开发面向多模态 LLM 的图像编码器。该全自研编码器达到 SigLIP2 水平，并在中日文基准上取得更高表现。
- AGI Hunt日本团队全自研图像编码器：媲美 SigLIP2，支持中日英
Noetra 公开技术博客，介绍其从零构建面向多模态 LLM 的图像编码器，以减少对 SigLIP2 等闭源训练模型的依赖。该模型英文基准表现与 ViT-SO400M-14-SigLIP2 相当，日语和中文基准更高，接入多模态 LLM 后的 Vision 任务也超过 SigLIP2。训练数据保留英语、日语和中文，其中中文约占 3.4%，日语约占 9%。
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