近年来，人工智能领域的发展突飞猛进，尤其是在多模态大模型方面。这些模型能够融合并处理多种类型的数据，例如文本、图像、音频等等，这使得它们在许多智能应用中展现出前所未有的潜力。特别是在移动端，由于设备资源受限，对模型体积和效率的要求极高，这促使研究者们不断探索更紧凑、高效的多模态模型。在这种背景下，vivo AI Lab 发布了名为 BlueLM-2.5-3B 的端侧多模态模型，以其小巧的体积和强大的GUI理解能力引发了广泛关注。这款模型不仅标志着人工智能在处理文本和图像方面取得了重要进展，更预示着AI技术在智能终端领域的未来发展方向。
深入理解GUI，赋能智能交互
BlueLM-2.5-3B 的核心优势在于其对图形用户界面（GUI）的理解能力。传统的AI模型在处理GUI界面时往往面临诸多挑战。例如，界面元素复杂多样，动态内容变化迅速，这使得AI难以准确识别和理解界面信息。然而，BlueLM-2.5-3B 通过大量中文app截屏数据的采集和标注，显著提升了其在中文评测集ScreenSpot上的表现，得分远超其他同类模型。这意味着这款模型能够更精确地识别和理解GUI界面中的各种元素，例如按钮、文本框、图标等，并根据用户的指令进行相应的操作。
这种强大的GUI理解能力为智能手机的自动化操作带来了无限可能。例如，用户可以通过语音或文本指令，让手机自动完成一系列任务，例如截屏、调节音量、打开应用程序等等。这不仅简化了用户操作，提高了使用效率，也为视障人士提供了更便捷的手机使用体验。想象一下，视障人士可以通过语音指令，轻松导航手机界面，完成各种操作，这无疑将极大地改善他们的生活。此外，BlueLM-2.5-3B 还可以应用于智能家居控制、车载信息系统等多个领域，实现更智能、更便捷的人机交互。
卓越的多模态能力与高效模型设计
除了出色的GUI理解能力，BlueLM-2.5-3B 在文本处理和多模态理解方面也表现出色。该模型支持长短思考模式自由切换，并引入了思考预算控制机制，在推理深度和计算成本之间取得了完美的平衡。在20余项评测中，BlueLM-2.5-3B 展现了优异的性能，尤其在长思考模式下，其数学和逻辑推理能力显著优于同规模模型。这意味着该模型不仅能够处理简单的任务，还能应对复杂的推理问题，从而实现更广泛的应用。
同时，BlueLM-2.5-3B 还具备融合文本与图像的理解与推理能力，为复杂任务提供了更高的灵活性。例如，用户可以上传一张图片，并询问关于图片内容的问题，模型不仅能够理解图片中的信息，还能结合文本信息进行推理，从而给出更准确、更全面的答案。
vivo AI Lab 在模型优化方面也进行了大量工作。BlueLM-2.5-3B 采用了精巧的结构设计（ViT+Adapter+LLM）和四阶段预训练策略，并通过高质量数据筛选和自建训练平台提升效率。这些措施不仅保证了模型的性能，也降低了计算成本和能耗，使其更适合在移动端部署和运行。这些努力表明，vivo 在追求模型性能的同时，也注重模型的实用性和可持续性。
未来展望：AI Agent 与智能终端的深度融合
值得注意的是，vivo 在GUI智能体方面的探索不仅仅局限于 BlueLM-2.5-3B。此前，vivo 已经开源了 UI-R1，这是一款利用强化学习提升GUI智能体动作预测的模型。UI-R1 仅使用少量数据，就实现了动作预测性能的显著提升，并展现出惊人的跨领域泛化能力。同时，vivo 也在积极探索基于多模态大语言模型（MLLM）驱动的手机GUI agent，旨在通过迭代提升其性能。
这些举措表明，vivo 正在积极布局AI agent 领域，并致力于将 AI 技术更深入地融入到智能终端产品中。未来，随着多模态大模型的不断发展，AI agent 将在智能手机上扮演越来越重要的角色，为用户带来更加便捷、智能的使用体验。AI agent 可以帮助用户自动完成各种任务，例如预订机票、发送邮件、管理日程等，从而解放用户的双手，提高工作效率。同时，AI agent 还可以根据用户的习惯和偏好，提供个性化的服务，例如推荐新闻、音乐、电影等。
vivo 发布 BlueLM-2.5-3B 标志着端侧多模态模型发展的一个重要里程碑。这款模型不仅体积小巧、效率高，更具备强大的GUI理解能力和出色的文本处理能力。vivo 在GUI智能体方面的持续探索，以及对多模态大模型的深入研究，将为智能终端领域带来更多的创新和突破。随着AI技术的不断发展，智能手机将变得更加智能、更加便捷、更加个性化，为用户带来前所未有的体验。
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