Qwen2.5-Omni is a Powerhouse: A Guide with Demo Project
本文在整个演示项目中引导您设置并在Python脚本或笔记本中运行此功能强大的多模式模型的实例。
Advancing Egocentric Video Question Answering with Multimodal Large Language Models
以当前的视频问答（QA）需要模型来处理长途时间推理，第一人称视角以及诸如频繁的摄像机运动之类的专业挑战。本文系统地评估了QAEGO4DV2上的专有和开源多模型模型（MLLMS） - 源自Qaego4d的EgeCentric视频的精制数据集。使用零摄像机和CloseQA设置的零摄像和微调方法评估了四个流行的MLLM（GPT-4O，GEMINI-1.5-PRO，VIDEO-LALAVA-7B和QWEN2-VL-7B-INSTRUCT）。我们将QAEGO4DV2介绍给MitigateAnnotation Noise…
Benchmarking Best Open-Source Vision Language Models: Gemma 3 vs. MiniCPM vs. Qwen 2.5 VL
基准测试GEMMA-3-4B，minicpm-O 2.6和QWEN2.5-VL-7B-7B - 延迟，吞吐量和可伸缩性。
Deploy Qwen models with Amazon Bedrock Custom Model Import
现在，您可以为qwen2，qwen2_vl和qwen2_5_vl架构导入自定义权重，包括QWEN 2、2.5编码器，QWEN 2.5 VL和QWQ 32B之类的型号。在这篇文章中，我们介绍了如何使用Amazon BedRock自定义模型导入的如何部署QWEN 2.5型号，这使他们可以在AWS基础架构中以有效的成本在AWS基础架构中使用最先进的AI功能。
在这个专业信息提取解决方案的基础上建立了建立，并利用Sagemaker Hyperpod的功能，我们与Apoidea Group合作探索了使用大型视觉语言模型（LVLM）的使用，以进一步改善银行和财务文档上的表结构识别性能。在这篇文章中，我们介绍了使用Sagemaker Hyperpod上的Llama-Factory进行QWEN2-VL-7B教学模型进行微调的QWEN2-VL-7B教学模型的逐步代码。
Alibabas nya Qwen2.5 Omni erbjuder röstchatt och videosamtal
阿里巴巴云团队推出了QWEN2.5 OMNI，这是一个多模型，标志着AI交互中的重要一步。该模型不仅能够理解和生成文本，还可以处理音频，图像和视频，这为人与机器之间的互动提供了全新的机会。是什么使Qwen2.5 Omni如此特别？ […]帖子阿里巴巴的新Qwen2.5 Omni首次提供语音聊天和视频通话。
How to run Qwen 2.5 on AWS AI chips using Hugging Face libraries
在这篇文章中，我们概述了如何使用拥抱脸部文本生成推断（TGI）容器（TGI）容器（TGI）容器（TGI）和TheHugging Optimum face face face facimum neuron库来使用使用Amazon弹性Compute Cloud（Amazon EC2）和Amazon Sagemaker部署QWEN 2.5模型家族。还支持QWEN2.5编码器和数学变体。
Benchmarking Top Vision Language Models (VLMs) for Image Classification
探索诸如GPT-4O和QWEN2-VL-7B之类的顶级视觉语言模型（VLM）如何在图像分类中执行。
