DeepEyes 是一个名称在不同领域出现的技术项目，主要可以分为两大方向：
1. DeepEyes（可视化分析系统）
定位：面向深度神经网络（DNN）设计的渐进式可视化分析平台。
核心功能
- 层级稳定性检测：通过 Perplexity Histograms 判断哪些网络层已经学习到稳定的特征模式。
- 退化神经元/过滤器发现：利用 Activation Heatmap 快速定位失效或冗余的卷积核。
- 输入‑过滤器映射：Input Map 与 Filter Map 将输入实例的接收域与对应过滤器的激活关联，可视化模式‑标签关系。
- 交互式迭代：用户可以在 Stable Layer → Degenerated Filter → Input‑Filter → Add Layer 的工作流中逐步优化网络结构，支持压缩、重塑或增添层次。
技术实现
- 基于 Caffe 框架的模型加载与训练，前端使用 Qt、OpenGL、D3.js 实现高效渲染。
- 采用 Model‑View‑Controller 架构，后续可扩展至 TensorFlow、Theano 等深度学习库。
典型应用
获取途径
- 项目主页（含论文 PDF）: https://jvgemert.github.io/pub/pezzottiVAST17deepEyes.pdf
- 论文 PDF（arXiv 预印本）: https://arxiv.org/pdf/2505.14362v2.pdf
2. DeepEyes（多模态“图像思考”模型）
定位：由 小红书 与 西安交通大学 联合研发的端到端强化学习驱动的多模态大语言模型，旨在让模型在推理过程中主动“思考”并使用图像工具。
核心创新
- 图像思考（Thinking with Images）：模型在回答时可以调用图像裁剪、放大、比较等工具，实现视觉信息的深度融合，而不是仅在文本层面进行推理。
- 强化学习奖励机制：引入 条件工具奖励，只有在正确使用工具得到正确答案时才获得奖励，从而显著提升模型的工具使用率和推理准确度。
- 三阶段训练：① 初始工具探索 → ② 高频工具使用 → ③ 高效选择性使用，逐步形成精细的视觉推理策略。
性能表现
- 在高分辨率视觉推理基准上，超过多数开源模型，甚至接近或超越 OpenAI o3 的图像推理能力。
- 在 grounding、hallucination 抑制等评测中取得显著提升，证明模型对图像细节的感知更为可靠。
技术细节
获取途径
- 项目 GitHub（代码、模型说明）: https://github.com/Visual-Agent/DeepEyes
- 官方技术报告（含实验细节）: https://new.qq.com/rain/a/20250603A06BBH00
- 近期公开论文（OpenReview）: https://openreview.net/forum?id=xUyMXkI958
小结
- 可视化分析系统 侧重帮助研究者在网络训练期间直观诊断、压缩和改进 DNN 结构。
- 多模态思考模型 则聚焦于让大语言模型在推理时主动使用图像工具，实现更深层次的视觉‑语言融合。
两者虽然同名，但服务的目标用户和技术实现截然不同，使用时请根据具体需求选择对应的 DeepEyes 项目。
声明：文章均为AI生成，请谨慎辨别信息的真伪和可靠性！