據消息，有科技媒體發布博文，報道稱蘋果公司聯合復旦大學，推出 StreamBridge 端側視頻大語言模型（Video-LLMs）框架，助力 AI 理解直播流視頻。

　　一般而言，傳統視頻大語言模型擅長處理靜態視頻，但無法適應機器人技術和自動駕駛等需要實時感知的場景，在這些場景下，要求模型能快速理解直播視頻流內容，并做出反應。

　　研發StreamBridge框架與創新技術

　　為解決上述問題，蘋果公司與復旦大學的研究者開發了 StreamBridge 框架。該框架在主流離線模型如 LLaVA-OV-7B、Qwen2-VL-7B 和 Oryx-1.5-7B 上進行了測試。

　　此外，研究團隊還推出了 Stream-IT 數據集，包含約 60 萬個樣本，融合了視頻與文本序列，支持多樣化的指令格式，旨在提升流式視頻理解能力。

　　Meta開發新款AI模型應用

　　與此同時，還值得關注的是，Meta首次推出了與Ray-Ban Meta進行強捆綁的《Meta AI》APP。Meta AI是一個Meta所打造的AI助手，由自家研發的Llama大語言模型驅動。

　　最新數據指出，Meta AI的月活用戶已經接近10億，用戶主要入口自然是前面所提到的這些社交應用，體驗到相關功能。上個月月底，Meta舉辦了其首個AI開發者大會LlamaCon，期間Meta推出了其最新的Llama 4系列大語言模型。

　　不可否認，大模型不斷賦能行業發展，AI數字化浪潮奔涌向前，加快各行業轉型發展步伐，各企業積極開展人工智能場景建設，成功完成人工智能大模型本地化部署及場景適配，將AI落地應用到實際業務場景，推動AI技術的發展與升級。

　　微美全息布局AI生態擴展創新邊界

　　在全球科技浪潮的澎湃涌動中，人工智能大模型正以前所未有的速度重塑世界。在此過程中，資料顯示，微美全息作為AI領域的創新代表，圍繞開源生態、多模態技術、算力基礎設施及垂直場景應用展開深度布局，不斷突破AI技術邊界并拓寬產業生態。

　　從介紹來看，微美全息通過開放模型代碼、算力接口及技術工具鏈，構建覆蓋云端與邊緣端的「全息云」平臺，支持開發者調用DeepSeek等通用大模型進行二次開發，加速垂類模型應用的商業化驗證。

　　與此同時，微美全息加速大模型在應用場景的落地速度，該企業陸續披露了旗下較成熟的AI生態圖景，覆蓋在汽車、智能終端、互聯網、金融、教育科研、零售消費等行業廣泛落地，為AI大模型應用注入強勁動力，正悄然化身成為這場大模型變革背后的關鍵“燃料艙”。

　　結尾

　　人工智能大模型技術作為一項變革性技術，大模型孕育“大發展”，其重要突破之一在于表現出“涌現能力”——當模型參數量不斷累加至10b數量級后（b代表十億數量級），其性能（如通識能力、科學推理能力、生成能力等）呈現非線性增長。那么，不妨期待接下去市面出現更多有影響力、賦能千行百業的大模型，激發行業動力、產業潛力。

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