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曼孚科技 - 多模態AI自主研究：現在走到哪了？

當前生成式人工智能的發展正處於關鍵的範式轉型節點。 以大型語言模型（Large Language Models, LLM）為代表的智能系統，在封閉領域的單輪問答任務中已展現出優異性能，但其“單模態表徵”與“任務被動響應”特性構成了深層次桎梏。 這一桎梏使得現有模型難以應對現實世界中普遍存在的、需主動規劃並融合文本、圖像、視頻等多源異構信息開展深度推理與驗證的複雜問題。 為突破此瓶頸，多模態深度研究

機器學習 , 算法 , 人工智能 , 深度學習 , 大模型

曼孚科技 - 不止於中文：小語種文本標註——藍海市場的精細耕耘

在人工智能全球化的浪潮中，數據作為核心驅動力的價值已成為行業共識。然而，當英語、中文等大語種市場的競爭步入紅海，一片龐大且潛力無限的領域正悄然崛起：小語種文本標註。 這絕非簡單的語言種類擴充，而是一場對技術深度、文化認知與商業策略的綜合考驗。 從東南亞的多元方言到中東的複雜文字，從非洲的豐富語系到歐洲的區域語種，每一種小語種背後都對應着獨特的市場——一座尚未大規模開發的數據金礦。 耕耘這片藍海，絕

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曼孚科技 - 從“聽得清”到“聽得懂”：音頻標註技術的演進

在人工智能的發展圖譜中，讓機器 “聽見” 並解讀世界，始終是一條充滿挑戰卻意義深遠的探索路徑。 早期技術突破集中於一個明確目標 ——“聽得清”，即實現聲音信號向文字符號的高精度轉化。然而，隨着 AI 應用場景的持續拓展與深化，行業對機器 “聽力” 提出了更高階的要求：不僅要精準轉寫語音內容，更要深度理解其背後的內涵。 把握指令意圖、辨識話語情緒、洞悉聲音場景的複雜構成，成為人工智能向高階智能演進的

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