随着AI技术的快速发展，“使机器真正了解世界”的需求从未如此紧急。无论是对电子商务平台的跨模式搜索，智能助手的多轮对话，还是对内容平台的准确建议，基础层都取决于对各种形式的基本能力转换信息，例如文本，图像，计算机上的“矢量”，以及在解释矢量之间进行良好的匹配和通过间隔进行匹配的良好匹配。 6月24日，火山引擎发布了全模式矢量化模型seed1.6插入，该模型通过三个核心突破重塑了矢量化功能的界限：它不仅赢得了中国文本和多模式全面任务的SOTA结果。实体的阈值通过自定义教学能力进入业务。从“单模式支持”到“全任务领导力”：种子1.6所用的技术实力旨在实现深层理解和众所周知的多模式的两个工业需求。在多阶段的多阶段培训方法和视频对的多阶生训练训练方法中，它构建了多任务数据，添加任务数据指南和上篮数据。它提高了分割分段场景和复杂处理作品的能力，使其成为覆盖整个场景的矢量“全方位玩家”。总共领导所有活动：包括中文文本，图像和视频的“三个冠冕”。 SEED1.6-室床对全能列表显示出很大的好处，该清单最能反映一般一般一般一般能力：纯文本任务：在CMECTE文本审查列表中，该模型以75.62的高分刷新SOTA列表，并继续导致一般任务，例如收购，分类，分类，分类，分类，离子和兼容语义；多模式任务：在多模式MMEB_V2的多模式审查列表中，视频矢量化的图片和任务既领导SOTA，又取得了罪恶的领导。其中，在MMEB_V2图像列表上，该模型以5.6分领先第二名，高分为77.78 ;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;；该模型添加的新视频模式在MMEB_V2视频列表中显着引导第二名20.1点。全模式混合搜索：过去支持“文本 +图片 +视频”的统一矢量空间表示。多模式矢量化模型通常仅限于单模式输入单程模式输出模式。在实际情况下，用户的需求通常是通过搜索和视频搜索，文本和视频搜索照片等混合搜索来准确获取目标内容的。全模式混合搜索：支持多形式输入的混合表示，例如文本，图像和视频。输出向量可以维持E同时实现了不同方式的主要特征，即真正意识到“模态发现无边界”。Custom教学增强：实施矢量的生成“需求变化”业务，在不同情况下，矢量的焦点通常会有所不同：电子商务需要以突出产品，新闻平台的价格，新闻平台的价格，以及强调时间和情感的事件。以前，通常要求企业投资许多标记的数据，这些数据是微调模型，这些数据既昂贵又长期轮换。 SEED1.6插入通过教学增强技术使矢量“听话”一代：用户可以通过自定义教学模板（例如提供模型任务列表）来准确地指导矢量世代的表达，这些向量世代与业务目标更一致。这种能力使模型可以从“最近的训练”到“光调整”，并支持各种需求，例如精确TE建议和知识渊博的问题和电​​子商务以低成本的回答，为模型实现多种情况，并改变了需求的灵活性。从“技术突破”到“场景实施”：火山方舟在“到达”中制作了良好的模型。为了使SEED1.6装饰满足实际业务需求，更快，更关注的是，火山弧同时启动了两个主要的支撑门户：火山ARK ARK API接口：该模型是在火山方舟控制台上启动的，并且专业开发人员可以直接访问Call API，以便在商业场景中快速访问业务场景时，可以快速访问商业场景，供您使用商业场景，供应商店的伙伴关系，伙伴关系供应伙伴的伙伴关系。 H H H H H H H H H H H H H H H HO没有建立自建造的模型培训和环境部署； VIKINGDB矢量数据库：火山方舟下的VikingDB矢量数据库深层包括SEED1.6 EMBED模型，Provid为“矢量生成 +存储 +检索”的一站式解决方案。企业不需要进一步的开发，并开箱即用。将来，团队将继续加深其在矢量化技术方面的努力。预计在2025年下半年，用户可能会在火山方舟体验中心实现视觉体验和多式联运的获取。 VikingDB Vector数据库还将支持全模式数据的自动矢量化，并为图形，文本和视频打开开放资源项目，帮助企业和开发人员迅速纳入业务场景。 Magkagpagtulthe火山引擎还与企业和开发人员一起获胜，以探索“让AI理解世界”的更多可能性。