
Kwai Keye-VL是快手自主研发的多模态大语言模型,以下从技术、功能、应用场景及发展背景四个维度进行详细介绍:

Kwai Keye
一、技术架构:多模态融合的深度创新
混合输入处理能力
采用VisionEncoder-Projector-LLM架构,集成文本、图像、视频信息的混合输入处理能力。模型支持动态分辨率输入,按原始比例将图像切分为14×14分块,通过MLP层整合视觉特征,确保多模态数据的高效融合。统一时空编码技术
创新引入3D RoPE(旋转位置编码),统一处理文本、图像和视频信息,并通过位置编码与时间戳对齐,精准捕捉视频时序变化。这一技术使模型能理解“母亲为孩子整理书包”的瞬时动作与“巴黎铁塔下的日落”的时空延展。分阶段训练策略
- 预训练阶段:通过视觉预训练、跨模态对齐、多任务联合训练及退火训练四步走,构建强大的图文/视频理解能力。其中,自建高质量中文OCR系统和精细化描述数据,有效突破开源数据局限。
- 后训练阶段:采用非推理训练(监督微调+混合偏好优化)与推理训练(思维链冷启动+混合强化学习+多轮迭代对齐)双轨并行,显著提升复杂任务推理能力。例如,在2025年高考数学卷中取得140分,展现卓越的逻辑推理能力。
二、核心功能:从感知到认知的跨越
多模态交互新范式
支持动态分辨率输入与思维模式“软开关”,用户可通过提示词(prompt)中的/think
或/no_think
指令,控制模型是否启用思维链(Chain of Thought)进行分步推理,灵活适配简单问答与复杂决策场景。视频理解与内容生成
依托快手在短视频领域的技术积累,Keye-VL可实时解析视频内容,生成高质量文案、标题甚至销售方案。例如,针对11秒的简易移动房子视频,模型能快速输出涵盖目标客群、产品卖点、促销策略的完整推销方案。跨模态检索与推理
支持以文搜图、以图生文、视频内容理解等多模态检索,并能在数学解题、逻辑推理等任务中展现高阶认知能力。评测数据显示,在MathVista、OlympiadBench等推理基准上,模型性能大幅领先同规模模型。
三、应用场景:重塑行业生态
- 内容创作与推荐
- 短视频平台:自动生成热点聚合、内容合集、广告文案,提升用户留存与活跃度。
- 电商直播:实时分析主播话术与商品展示,生成“显瘦神器!微胖女生必入法式连衣裙”等卖点文案,带动转化率提升28%。
- 教育与知识服务
- 在线教育:根据学生学习进度动态生成习题与解析,模拟苏格拉底式对话引导学生自主思考。
- 企业培训:通过多模态数据理解,提供智能问答、知识检索等服务,优化培训效率。
- 广告与营销
分析用户兴趣与视频内容,生成个性化广告文案。例如,结合用户历史浏览中的“家庭教育”话题,推送“成长路上的温暖守护”主题合集,使广告点击率提升47%。
四、发展背景:开源生态与产业赋能
开源策略
Keye-VL已正式开源,提供模型权重、训练代码及工具包,吸引全球开发者参与迭代。此举不仅加速技术普及,更通过社区反馈持续优化模型性能。产业落地
在内部短视频场景评测中,Keye-VL综合得分领先SOTA模型超10%,尤其在热点聚合、内容合集、广告价值等核心场景表现卓越。例如,为京东外卖“骑手帮扔垃圾”功能提供技术支撑,优化服务推荐逻辑。未来展望
随着技术迭代,Keye-VL有望向实时交互升级(如直播间的实时字幕生成)、元宇宙基建(虚拟化身动作生成)及创意生产革命(AI主导影视IP开发)等领域拓展,重新定义人机协同的未来。
数据统计
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