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华中科技大学开源多模态大模型“Monkey”,看图说话能力号称超越微软谷歌

发表于:2026-11-03 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2026年11月03日,CTOnews.com 12 月 14 日消息,据华中科技大学消息,近日,华中科技大学软件学院白翔教授领衔的 VLRLab 团队发布了多模态大模型 --"Monkey"。该模型号称能够实现对世界的"观
千家信息网最后更新 2026年11月03日华中科技大学开源多模态大模型“Monkey”,看图说话能力号称超越微软谷歌

CTOnews.com 12 月 14 日消息,据华中科技大学消息,近日,华中科技大学软件学院白翔教授领衔的 VLRLab 团队发布了多模态大模型 --"Monkey"。该模型号称能够实现对世界的"观察",对图片进行深入的问答交流和精确描述。

▲ 图源 Monkey 项目的 GitHub 页面

CTOnews.com注:多模态大模型是一类可以同时处理和整合多种感知数据(例如文本、图像、音频等)的 AI 架构。

据介绍,Monkey 模型在 18 个数据集上的实验中表现出色,特别是在图像描述和视觉问答任务方面,超越了众多现有知名的模型如微软的 LLAVA、谷歌的 PALM-E、阿里的 Mplug-owl 等。此外,Monkey 在文本密集的问答任务中显示出"显著的优势",甚至在某些样本上超越了业界公认的领先者 --OpenAI 的多模态大模型 GPT-4V。

Monkey 的一个显著特点是"看图说话"能力。在详细描述任务中,Monkey 展现了对图像细节的感知能力,能够察觉到其他多模态大模型所忽略的内容。如对下图进行的文本描述中,Monkey 正确地将其识别为埃菲尔铁塔的绘画,并提供了构图和配色方案的详细描述。而对左下角的文字,只有 Monkey 和 GPT-4V 能将其准确地识别为作者名。

Monkey 号称能够利用现有的工具构建一种多层级的描述生成方法,即通过五个步骤依次对图片进行整体简述、空间定位、模块化识别、描述赋分选取和最终总结,此举可以充分结合不同工具的特性,提升描述的准确性和丰富程度。

"一个个工具就好比不同的零件,合理的排列组合才能使其发挥最大作用,"白翔教授说,"我们团队从 2003 年开始便从事图像识别研究,去年我们又从海外引进了专攻多模态大模型的青年人才,Monkey 的最终方案是大家一起反复讨论,尝试了 10 余种方案后最终确定的。"白翔教授说。

Monkey 的另一亮点是能够处理分辨率最高 1344×896 像素的图像,这是目前其他多模态大模型所能处理的最大尺寸的 6 倍,这意味着 Monkey 能对更大尺寸的图片进行更准确、丰富、细致的描述甚至推理。

Monkey 多模态大模型代码目前已在 GitHub 开源,CTOnews.com附开源地址:

https://github.com/Yuliang-Liu/Monkey

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