创新突破：云丛科技在多模态领域展现卓越实力

近期，云丛科技在多模态技术领域取得了显著进展，其自主研发的基础大模型在MUGE及Product1M两大中文多模态商品检索数据集中脱颖而出，刷新了全球记录。该模型在Product1M数据集上实现了平均精度均值（mAP）高达87.68%的成绩，较之前最佳水平提升了2%。

在MUGE电商图文检索任务中，云丛大模型的平均查全率达到了90.77%，相比前纪录提高了0.76%。这一成就仅基于长度为5的查询文本，对商品图片进行高效检索，展示了模型在多模态信息处理上的强大能力。

技术领导地位与无标注训练

云丛科技在解决多源信息模态建模的挑战上展现出独到见解，其构建的多模态大模型能够有效处理文本模态（如搜索输入、场景文字、文本标题、类目标签）与视觉模态（商品图、同款标签）的复杂关系。通过对比学习和自监督学习方法，云丛成功地整合了10亿级别的商品数据库，提出了支持多种模态对齐及商品多模态表征的模型，从而具备在零售复杂场景下的精细商品区分能力以及推荐场景下的图像与文本检索能力。

高效模型应用与零售革新

云丛商品大模型在实际应用中展现了显著的效率优势，即使在未使用特定场景的真实数据情况下，也能实现高效的商品视觉检索、细粒度识别及多模态检索，加速了产品的预研和任务迁移进程，促进了项目的快速迭代。随着人工智能技术的发展，云丛科技在商品识别领域的突破性成果，为零售行业提供了高效智能升级的可能。

零售行业的智能化升级

面对日益增长的无人零售市场，云丛科技聚焦于以商品为中心的感知任务，开发了多模态预训练大模型，旨在解决商品相关任务的落地问题，并践行“人机协同”理念。通过深度调研零售行业流程，云丛科技将商品基础大模型应用于零售行业的各个环节，提供定制化的AI解决方案，包括智能货柜综合解决方案。

这一解决方案不仅显著提升了商品管理效率和服务质量，还通过动态视觉商品识别算法，实现了消费者购买过程的高效分析。据数据显示，综合识别准确率高达99.48%，并能将购物时间缩短至原来的50倍，实现了“即拿即走，自动结算”的智能购物流程，极大地提升了消费者的购物体验。

结论

云丛科技在多模态领域的创新突破，不仅推动了技术的前沿发展，也为零售行业的智能化升级提供了有力支撑。通过高效的模型应用和零售流程的智能化改造，云丛科技正在引领行业变革，致力于打造更加便捷、高效的消费体验。