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快速导读：苹果公司发布了一篇新论文，详细介绍了其开发新的MM1人工智能模型的方法。该公司计划使用多样化的数据集，包括图像-文本文档、图像标题对和仅文本数据来训练和开发该模型。通过结合不同的训练方法和架构，苹果希望实现高水平的准确性，并在人工智能开发方面赶上其他公司。

使用多样化数据进行训练

苹果的MM1人工智能模型旨在为AI创建图像标题、回答视觉问题和进行自然语言推理方面树立新的标准。为了实现这一目标，苹果计划使用多样化的数据集，包括交错的图像-文本文档、图像标题对和仅文本数据。这种方法使得AI能够根据语言和视觉线索来理解和生成语言。

结合不同的训练方法

通过结合其他人工智能模型的训练方法和自己的方法，苹果希望改进预训练指标，并实现竞争性的性能。这种方法使苹果能够灵活地专注于不同类型的训练数据和MM1模型的架构。目标是提供更高的准确性，并赶上谷歌和OpenAI等已经深入进行人工智能开发的公司。

苹果独特的方法

苹果一直以独特的方法在各个方面铺设自己的道路，包括硬件和软件设计。他们为创建可靠且具有竞争力的人工智能而进行的持续努力也不例外。本文展示的信息展示了苹果在人工智能开发方面独特的方法。这篇论文为我们初步展示了苹果的人工智能能力，我们将拭目以待他们今后的进展。