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多模态大语言模型演进：从视觉理解到具身智能的技术突破

多模态大语言模型（MLLMs）正在重塑人工智能的边界，实现从"看见"到"理解"再到"行动"的全链条智能。本文将深入解析苹果最新多模态研究进展，揭示视觉-语言模型十年演进的技术脉络，剖析CLOC、AIMv2等创新架构如何推动模态对齐革命，并探讨具身智能时代MLLMs的应用前景与挑战。

一、多模态模型十年演进：从Show and Tell到Qwen2.5-VL

2015年，Google的Show and Tell模型开创了视觉-语言模型（VLM）的先河，其采用"CNN+LSTM"架构实现图像到文本的生成，如输入"户外市场购物的人群"图像可输出自然语言描述。这种端到端神经网络设计奠定了早期VLM的基础框架，但受限于20M参数规模，仅能完成简单图像字幕和基础视觉问答任务。

十年后的今天，多模态模型已发生翻天覆地的变化。以阿里巴巴Qwen2.5-VL为例，其参数规模达72B，是早期模型的4000倍，采用ViT作为视觉编码器并支持任意分辨率输入，通过预训练+后训练的两阶段学习范式，在知识密集型任务、文本丰富场景理解、引用定位等复杂任务上展现出强大能力。