Qwen2.5-VL-7B-Instruct

Справочник API

О Qwen2.5-VL-7B-Instruct

Qwen2.5-VL — это новый член серии Qwen, оснащённый мощными визуальными возможностями понимания. Он может анализировать Text, диаграммы и макеты в Image, понимать длинные Video и фиксировать события. Он способен рассуждать, манипулировать инструментами, поддерживать локализацию объектов с несколькими форматами и генерировать структурированные Output. Модель была оптимизирована для динамического разрешения и обучения на частоте кадров в понимании Video и повысила эффективность визуального энкодера.

Случай использования

Исследуйте, как мощные возможности визуального восприятия и агентные способности Qwen2.5-VL-7B-Instruct могут быть применены для решения сложных реальных задач в различных областях.

Автоматизированный интеллект документов

Извлечение структурированных данных из различных визуальных документов, таких как счета, формы и отчеты, включая текст, таблицы и макеты, с высокой точностью и многоформатным Output.

Пример использования:

"Обработано 10,000 отсканированных счетов, извлечение данных о поставщике, элементах строки и общих суммах в формате JSON, сокращение ручного ввода данных на 90% для финансовой компании."

Интеллектуальное обнаружение событий в Video

Анализ долгих Video (более 1 часа) для идентификации, локализации и установки временных меток определенных событий, объектов или действий, обеспечивая эффективную модерацию контента, наблюдение или анализ спортивных событий.

Пример использования:

"Мониторинг 2-часовой записи с камер наблюдения, определение всех случаев попыток несанкционированного доступа и создание ограничивающих прямоугольников вокруг нарушителей с точными временными метками для системы безопасности."

UI автоматизация с использованием ИИ

Действовать как визуальный агент для взаимодействия с приложениями и их тестирования (веб, мобильные, настольные), понимая элементы UI, переходя по рабочим процессам и выявляя визуальные аномалии или функциональные ошибки.

Пример использования:

"Автоматизированное тестирование от начала до конца для сложного веб-приложения электронной коммерции, визуальная проверка функциональности кнопок, отправка форм и согласованность макета на различных размерах экрана, выявление критических ошибок UI."

Контекстуальный визуальный помощник

Предоставление помощи в реальном времени путем визуальной интерпретации экранов пользователя, графиков и диаграмм, а затем выполнение сложных многоэтапных задач с помощью взаимодействия с программными инструментами или веб-интерфейсами.

Пример использования:

"Руководство пользователя через сложный рабочий процесс анализа данных в среде науки о данных на базе Python, визуальная интерпретация текущих данных, предложение следующих шагов и выполнение конкретных операций в Pandas и генераций диаграмм в Matplotlib."

Аннотация Image с высокой точностью

Точное определение и локализация объектов в Image (например, спутниковые снимки, медицинские сканы) путем генерации точных ограничивающих прямоугольников, точек и структурированных атрибутивных Outputs для больших наборов данных.

Пример использования:

"Аннотировано тысячи аэрофотоснимков для городского планирования, точное очерчивание границ зданий, дорожной сети и зеленых зон с использованием ограничивающих прямоугольников и оценок уверенности, ускорение оценки инфраструктуры."

Метаданные

Создать на

28 янв. 2025 г.