隨著悠然大模型能力的持續(xù)升級(jí)，考拉悠然的悠然遠(yuǎn)智平臺(tái)在技術(shù)革新的基礎(chǔ)上，推出了全新的交互應(yīng)用——UUHolo，進(jìn)一步推動(dòng)多模態(tài)理解與交互的突破，帶來全新的智能交互與信息檢索體驗(yàn)。

悠然大模型能力升級(jí)

· 多任務(wù)和通用推理

√ 指令跟隨能力：能夠理解并執(zhí)行自然語言指令,完成各種不同的多模態(tài)任務(wù)。√ 任務(wù)泛化：無需針對(duì)每種新任務(wù)進(jìn)行專門的微調(diào),而是能夠遷移已有的推理能力。

· 因果推理能力

√ 事件因果關(guān)系推斷：理解不同模態(tài)中呈現(xiàn)的事件之間的因果關(guān)系，例如視頻中一系列動(dòng)作的原因和結(jié)果。
√ 反事實(shí)推理: 能夠推理“如果情況不同,會(huì)發(fā)生什么”，支持假設(shè)性問題的回答。
√ 時(shí)序推理：理解事件的時(shí)間順序和事件之間的時(shí)間依賴關(guān)系。

· 抽象和概念化能力

√ 概念提取：從具體的多模態(tài)輸入中提取抽象概念和規(guī)則。

√ 泛化能力：將從一組多模態(tài)數(shù)據(jù)中學(xué)到的知識(shí)應(yīng)用到新的、未見過的情況。

√ 層次化理解： 能夠在不同抽象層次上理解信息,從具體細(xì)節(jié)到高層概念。

· 上下文理解與長程依賴建模

√ 長序列建模：處理長時(shí)間跨度的多模態(tài)輸入,如長視頻或多輪對(duì)話。

√ 上下文記憶：記住之前出現(xiàn)的重要信息,并在后續(xù)推理中利用這些信息。

悠然大模型使用更小的參數(shù)量，能夠與更大的模型（如Qwen系列的72B模型，以及OpenAI和Claude等閉源大模型）競爭，顯示出卓越的參數(shù)效率比。同時(shí)在數(shù)學(xué)基準(zhǔn)和多模態(tài)綜合基準(zhǔn)這樣的復(fù)雜任務(wù)上取得如此優(yōu)異的成績，凸顯了其架構(gòu)設(shè)計(jì)和訓(xùn)練方法的有效性。

UUHolo—你的隨身智能助理

作為本次升級(jí)中重磅推出的多模態(tài)交互客戶端，UUHolo解鎖了移動(dòng)端交互體驗(yàn)，打造實(shí)時(shí)多模態(tài)人機(jī)交互智能助理。

UUHolo具備多模態(tài)理解、場景邏輯推理、人機(jī)語音交互、長鏈路任務(wù)記憶與自動(dòng)化任務(wù)執(zhí)行能力。全新的智能交互體驗(yàn)打破了傳統(tǒng)交互邊界，讓物理空間“可計(jì)算、可對(duì)話”。同時(shí)智能協(xié)同提升了工作效率，工作效率實(shí)現(xiàn)指數(shù)級(jí)躍升。

基于悠然大模型和工具鏈OSMAGIC碼極客的多模態(tài)能力矩陣，考拉悠然開發(fā)了悠然遠(yuǎn)智全模態(tài)AI應(yīng)用平臺(tái)，平臺(tái)專注于為用戶提供從數(shù)據(jù)收集處理、模型訓(xùn)練部署到業(yè)務(wù)功能開發(fā)的應(yīng)用生成全流程支撐，旨在敏捷構(gòu)建個(gè)性化大模型行業(yè)應(yīng)用，為各行業(yè)帶來“悠然遠(yuǎn)智”開發(fā)范式的新體驗(yàn)。 

隨著悠然大模型的不斷進(jìn)化，考拉悠然將于4月28日發(fā)布首個(gè)面向空間智能的跨空間、跨任務(wù)、跨本體的世界模型——悠然無界大模型，讓AI走真實(shí)世界，敬請(qǐng)期待！