Eagle 2.5 – 视觉语言 AI 模型的卓越之作

Eagle 2.5 是英伟达推出的一款专注于长上下文多模态学习的视觉语言模型，参数规模仅为 8B，但在处理高分辨率图像和长视频序列方面表现出色，性能媲美 Qwen 2.5-VL-72B 和 InternVL2.5-78B 等更大规模的模型。

核心功能

• 长视频和高分辨率图像理解 ：能够处理大规模视频和高分辨率图像，擅长处理长视频序列，如在 Video-MME 基准测试（512 帧输入）中得分高达 72.4%。
• 多样化任务支持 ：在视频和图像理解任务中表现出色，例如在 MVBench、MLVU 和 LongVideoBench 等视频基准测试中得分分别为 74.8%、77.6% 和 66.4%，在图像理解任务如 DocVQA、ChartQA 和 InfoVQA 中得分分别为 94.1%、87.5% 和 80.4%。
• 灵活性与泛化能力 ：结合 SigLIP 视觉编码和 MLP 投影层，在多样化任务中展现出强大的灵活性和泛化能力.

技术原理

• 信息优先采样 ：图像区域保留技术能智能地保留超过 60% 的原始图像区域，同时有效减少宽高比失真；自动降级采样则根据上下文长度动态调整视觉与文本输入的比例，保证文本完整性的同时优化视觉细节的表现.
• 渐进式后训练 ：逐步扩展模型上下文窗口，从 32K 到 128K token，使模型在不同长度的输入中保持稳定性能，避免过拟合单一上下文范围.
• 定制化数据集 ：使用专为长视频理解设计的 Eagle-Video-110K 数据集，该数据集采用双重标注方式，自上而下的方法结合故事级分割和人类标注的章节元数据，自下而上的方法则利用 GPT-4o 为短片段生成问答对，强调了叙事连贯性和细粒度标注.

支持平台

Eagle 2.5 的项目官网为https://nvlabs.github.io/EAGLE/ ，arXiv 技术论文位于https://arxiv.org/pdf/2504.15271 .

团队介绍

Eagle 2.5 是由英伟达开发的，英伟达作为全球知名的科技公司，在 GPU 制造和 AI 研究等领域具有深厚的技术积累和丰富的经验，为 Eagle 2.5 的开发和优化提供了强大的支持.

业务场景

• 智能视频分析 ：可实时分析监控视频流，检测异常行为并生成警报信息.
• 高分辨率图像处理 ：能进行图像分类、目标检测以及图像描述生成.
• 内容创作与营销 ：生成高质量的图像描述和视频脚本，适用于广告、社交媒体内容创作等领域.
• 教育与培训 ：生成与教学视频或图像相关的解释性文本，帮助学生更好地理解复杂概念.
• 自动驾驶与机器人 ：处理来自摄像头的视觉数据，结合文本指令进行决策.