科技的浪潮正以惊人的速度席卷全球，人工智能（AI）作为驱动这场变革的核心力量，正以惊人的速度演进。多模态大模型，作为 AI 领域的新宠，凭借其强大的数据处理能力，能够同时理解和处理文本、图像、音频等多种类型的信息，从而在各个领域实现更智能的应用。特别是在移动端，如何将这些复杂而强大的模型能力转化为用户触手可及的实际体验，已经成为各大手机厂商竞相追逐的焦点。在这个背景下，vivo AI Lab 近期发布的 BlueLM-2.5-3B 多模态模型，无疑为移动 AI 的发展注入了新的活力，也预示着手机智能化体验将迎来一次重要的飞跃。
BlueLM-2.5-3B 的出现，标志着端侧多模态模型在移动设备上的应用迈出了实质性的一步。与传统模型相比，BlueLM-2.5-3B 在性能、效率和用户体验上都取得了显著提升。它不仅体积小巧，更重要的是具备了理解图形用户界面（GUI）的能力。这项关键能力将颠覆我们对移动设备交互方式的认知。
首先，GUI 理解能力的革新。
BlueLM-2.5-3B 最大的亮点在于其对 GUI 界面元素的深入理解。传统的 AI 模型在处理 GUI 时，往往难以准确识别和理解界面元素之间的关系，从而限制了其在自动化操作、智能助手等方面的应用。想象一下，你想要通过语音指令在手机上搜索某个信息，但由于 AI 无法准确理解屏幕上的搜索框和键盘，导致指令执行失败。而 BlueLM-2.5-3B 通过大量的中文应用截屏数据训练，能够直接理解 GUI 页面，识别界面元素，理解其功能和交互方式。这意味着 AI 可以更准确地执行用户指令，例如“点击屏幕上的某个按钮”、“在搜索框中输入关键词”、“打开某个应用”等等。这种直接与 GUI 交互的能力，将极大地提升手机的智能化程度，让手机能够更好地理解用户意图，从而提供更便捷、更个性化的人机交互体验。例如，它可以自动完成复杂的应用内操作，简化用户流程，甚至可以为视障人士提供更友好的界面导航和操作提示。
其次，效率与性能的巧妙平衡。
在移动端，模型的体积和运行效率至关重要。过大的模型不仅会占用大量的存储空间，还会降低设备的运行速度，影响用户体验。BlueLM-2.5-3B 在设计时就充分考虑了这一点，采用了 2.9B 参数的规模，在保证性能的同时，也兼顾了模型的大小，使其能够在端侧设备上高效运行。这意味着用户在使用搭载 BlueLM-2.5-3B 的手机时，能够享受到快速、流畅的 AI 体验，而无需担心设备的性能瓶颈。为了进一步提升效率和性能，该模型还引入了许多创新技术。例如，它支持长短思考模式自由切换，并引入了思考预算控制机制，能够根据任务的复杂程度，灵活调整推理深度和计算成本，从而在保证准确性的前提下，提高运行效率。在文本任务中，该模型能够有效缓解多模态模型“遗忘问题”，保持较强的文本处理能力。在长思考模式下，其数学和逻辑推理能力也显著提升。此外，vivo AI Lab 还通过精巧的结构设计（ViT+Adapter+LLM）和四阶段预训练策略，以及高质量的数据筛选和自建训练平台，进一步提升了模型的效率和性能。
最后，AI 应用生态的积极拓展。
vivo 也在积极推动 AI 技术在更广泛领域的应用。除了 GUI 理解能力，vivo 还将 AI 技术应用于提升手机影像能力，为用户带来更出色的拍照体验。更令人振奋的是，vivo 也在探索通过多模态大模型技术帮助视障用户理解世界。这体现了 vivo 对 AI 技术社会责任的深刻理解，以及对 AI 应用边界的不断拓展。此外，强化学习也开始被引入 GUI 智能体，通过少量高质量数据，提升动作预测性能，并实现跨领域泛化能力，这为未来的 GUI 自动化交互提供了新的思路。vivo 在 AI 领域的积极投入和探索，不仅体现在技术研发上，也体现在对开发者社区的支持上。开发者可以通过 vivo 开发者社区了解到 vivo 在 AI 领域的开放能力与相关介绍，从而更好地利用这些能力，开发出更智能的应用，共同推动 AI 生态的繁荣。
BlueLM-2.5-3B 的发布是 vivo 在 AI 领域取得的又一重要里程碑，它展示了 vivo 强大的技术实力，也为移动端 AI 的发展注入了新的动力。随着 AI 技术不断进步，我们有理由相信，未来的手机将变得更加智能化，能够更好地理解用户需求，提供更个性化的服务。vivo 在这一领域的持续投入和创新，必将为我们带来更多惊喜，引领移动 AI 走向更加美好的未来。
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