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大家好！我是来自Hugging Face的Merve，从事零样本视觉/多模态方面的工作。今天我们发布了SmolVLM2，这是三种规模（2.56亿、5亿、22亿参数）的新型视觉语言模型。此次发布同时提供对Transformer和MLX的零日支持，我们基于这些构建了应用程序，还有视频字幕微调教程。我们发布了以下内容：1. 一个iPhone应用（在MLX上运行5亿参数模型）；2. 与VLC集成用于描述分割（基于22亿参数模型）；3. 一个视频精彩片段提取器（基于22亿参数模型）。这里有一个来自iPhone应用的视频，你可以从我们的博客阅读并了解更多信息，查看我们系列中的所有内容。

讨论总结

这是关于Hugging Face发布SmolVLM2的讨论，主题围绕这个新开源视频模型。大多数评论者表达了积极的态度，如喜爱、认可这个模型及其发布者的工作，也有人关注模型性能、应用等方面，同时也存在一些疑问和幽默调侃的评论。

主要观点

  1. 👍 喜欢SmolVLM2模型，认可其规模小却性能好的特点
    • 支持理由：评论者明确表达喜爱之情并强调小而性能佳
    • 反对声音：无
  2. 🔥 对SmolVLM2发布表示认可，且推测语言模型将很快在可穿戴设备上运行
    • 正方观点：看到了模型发布成果的前瞻性意义
    • 反方观点：无
  3. 💡 对发布内容中仅有iPhone应用表示疑问，希望能有安卓应用
    • 解释：评论者JorG941关注到应用平台的局限性并希望改善
  4. 💡 感激Hugging Face对本地开发的贡献
    • 解释：评论者Leflakk认可Hugging Face的积极作为
  5. 💡 对零视觉概念感兴趣并询问其含义
    • 解释：有评论者想深入了解模型相关概念

金句与有趣评论

  1. “😂 I love that this model is so small yet perform well!”
    • 亮点：简洁地表达出对模型小而性能佳的喜爱
  2. “🤔 I didn’t know iPhone was being rebranded as toaster.”
    • 亮点：幽默地调侃原帖将iPhone与烤面包机联系起来
  3. “👀 Zealousideal - Cut590：Where a vision model is able to perform tasks it was not directly trained to do, relying on general knowledge.”
    • 亮点：对零视觉概念给出定义解释
  4. “😂 Can’t wait for teenagers to use it to find out which of them is uglier.”
    • 亮点：调侃性地想象模型的奇特使用场景
  5. “👍 Great work again 👍”
    • 亮点：简洁地肯定发布者的工作成果

情感分析

总体情感倾向为积极。主要分歧点较少，只是在应用平台方面有疑问（仅有iPhone应用而无安卓应用）。积极的原因在于大家对新模型的期待、认可其性能或者感谢发布者的工作成果等。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型在可穿戴设备上的运行可能性以及在OCR方面的准确率情况。
  • 潜在影响：如果模型能够成功在更多设备上运行，如可穿戴设备，将推动人工智能技术在更多场景下的应用普及；对开源社区在人工智能领域的发展有积极的推动作用。

详细内容：

标题：SmolVLM2：开源视频模型的新突破引发Reddit热议

近日，Hugging Face 的 Merve 发布了关于新开源视频模型 SmolVLM2 的帖子，迅速在 Reddit 上引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

帖子主要介绍了 SmolVLM2 新视觉语言模型的三个不同规模版本：256M、500M、2.2B，并提到了零日支持 transformers 和 MLX，还展示了基于这些模型开发的应用，如 iPhone 应用、与 VLC 的集成以及视频亮点提取器。同时，还分享了相关视频的链接。

这一话题引发了多方面的讨论。有人称赞其工作出色，比如“Awesome Job!”；有人对模型的性能提出疑问，像“ How good is the 2,2B model for image captioning?”；有人好奇零样本视觉的含义，“Can someone tell me what zero shot vision means?” 并得到了详细解答，“Where a vision model is able to perform tasks it was not directly trained to do, relying on general knowledge.” ；有人期待安卓版本的应用，“Why not an android app?” ；还有人分享了个人经历，比如“ I was just looking at the fine tuning notebook. Could anyone guide me through how I would create and prepare my own dataset?” 。

在众多观点中，有人认为模型虽小但表现良好，“I love that this model is so small yet perform well!” 也有人担心会被妻子要求安装使用，“Please delete the video. I’m afraid someday my wife will make me download and install it when I ask her where something is in the fridge.” 还有一些有趣的观点，如“ I didn’t know iPhone was being rebranded as toaster.” 以及“Can’t wait for teenagers to use it to find out which of them is uglier.”

总之，关于 SmolVLM2 的讨论展现了大家对新开源视频模型的关注和期待，同时也反映出一些担忧和有趣的思考。相信随着技术的不断发展，这些问题和讨论将推动模型的进一步完善和应用。