马斯克X AI发布Grok-1.5 Vision 多模态模型
Grok-1.5V能够处理文本以及各种视觉信息，包括文档、图表、截图和照片。
基准测试中，Grok-1.5V 的能力和GPT 4V不相上下，多项指标甚至超过GPT 4V！
在新RealWorldQA真实世界物理空间基准中的表现超过GPT 4V等所有模型！
应该是使用了特斯拉的摄像头数据进行了训练！
RealWorldQA基准：这是一个新的基准测试，旨在评估多模态模型在理解真实世界物理空间方面的能力，包含超过700个问题和答案，主要采用来自车辆前摄像头等实际环境中的图像。
Grok-1.5V将很快向早期测试者和现有Grok用户开放。
关键能力点列出：
- 多学科推理： Grok-1.5V在多学科推理领域表现突出。
- 理解文档和科学图表： 能有效理解科学图表、文档等复杂视觉资料。
- 实际应用中的表现： 在RealWorldQA基准测试中，Grok-1.5V表现优于多数同类模型，展现了对现实世界问题的理解能力。
数据表现对比：
- 多模态推理 (MMMU)： Grok-1.5V的表现为53.6%，相比其他模型如GPT-4V的56.8%稍低。
- 文本视觉问答 (TextVQA)： 在文本读取能力上，Grok-1.5V与GPT-4V持平，均为78%。
- 图表视觉问答 (ChartQA)： 在图表理解上，Grok-1.5V的表现稍低于竞争对手，为76.1%。
- 文档视觉问答 (DocVQA)： 在文档理解上，Grok-1.5V表现为85.6%，略低于GPT-4V的88.4%。
- 真实世界理解 (RealWorldQA)： 在真实世界的空间理解上，Grok-1.5V以68.7%的成绩领先大多数模型。
Grok团队计划在未来几个月内，对模型的多模态理解和生成能力进行重大改进，扩展到图像、音频和视频等不同的模态。
