发布日期：2026-06-28 17:36:07 浏览次数： 1617
作者：PaperWeekly
微信搜一搜，关注“PaperWeekly”
推荐语
Om AI发布3B小模型VLX-Seek，在细粒度视觉感知任务上反超Gemini Pro，展现精准定位新突破。
核心内容：
1. VLX-Seek模型的核心能力：解决VLM“看懂却看不准”的难题
2. 技术突破：将物理实体转为region token，提升定位精度与推理效率
3. 性能表现：在多项基准测试中超越Gemini，适配端侧实时场景
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
## 继 VLX-Flow 之后，Om AI 把 VLX 系列推进到第二层能力：让模型在实时视觉场景中看准目标。
3B 参数的 VLM，能在细粒度感知上超过 Gemini 3.1 Pro 吗？
在**Om AI 联汇 发布的 VLX 端侧流式多模态模型系列**中，**VLX-Seek**补的就是这层能力。
它对应 VLX 体系中的**精准定位层**，处理的是 VLM 看得懂却看不准、传统小模型能框准却难以理解复杂语义目标的问题。
在图片问答里，模型说出“画面里有人”“桌上有杯子”，已经算完成理解。但一旦任务变成跟随、巡检、预警或导航，问题会马上变细：
如果画面里有多个人，究竟跟随哪一个？如果桌上有几个杯子，用户指的是哪一个？如果目标被遮挡，边界还准不准？
如果用户给出的不是一个简单类别名，而是一段复杂语义描述，模型又能不能理解这段描述，并把它准确落到画面中的具体目标上？
放到具体结果上，VLX-Seek-3B 在 MSCOCO val2017 上达到**45.3 mAP**，超过了 Gemini 3.1 Pro 的**41.4**；在更考验实例感知的 PixMo Count 上拿到**85.0**，同样领先 Gemini 2.5 Pro 的**73.8**。
3B 小模型能在这些任务上领先，起点是定位任务的表达方式变了。
传统坐标生成把精确数值输出交给语言模型。VLX-Seek 先把画面中的物理实体转成可被语言模型读取、引用和推理的**region token**，再让模型在候选区域之间比较、选择和指代。
****
****
VLM为什么看不准？
让 VLM 描述一张图，和让它稳定定位图里的目标，是两类任务。
精确定位要求模型同时判断：这是什么、在哪里、边界到哪里、有几个实例，以及哪一个目标符合用户描述。这类任务依赖局部细节、空间结构和实例区分能力。
传统 VLM 常见的定位方式，是让语言模型直接生成坐标，例如`[x1, y1, x2, y2]`。
这个形式看起来简单，实际很脆弱。坐标不是自然语言，LLM 更擅长生成词语、短语和句子，并不擅长稳定地产生精确数值。
一个框需要四个坐标，多个框会变成更长的数字序列。坐标顺序、归一化范围、标点格式、目标数量，只要任何一处出错，结果就可能无法解析，或者框的位置明显偏离目标。
多目标检测会进一步放大这个问题。一个目标需要生成四个坐标，十个目标就是几十个坐标 token。目标越多，输出越长，模型越容易漏检，格式也越容易出错。
更麻烦的是，长坐标序列会直接拖慢解码过程：每多生成一个 token，模型都要多走一步自回归推理。
放在云端离线分析里，这可能只是多等一会儿。但在机器人、无人机、摄像头和边缘终端等具身端侧场景中，定位结果往往要实时交给导航、抓取、避障或交互模块，推理效率本身就是核心指标。
坐标生成式 VLM 在多目标场景下，会把大量输出预算花在数值坐标上，而不是更快地完成目标选择和空间决策。
负样本同样绕不开。比如用户问“画面里穿蓝色制服的工作人员在哪里”，但画面中其实没有这个目标时，模型应该回答“没有”，而不是硬生成一个框。
坐标生成式 VLM 在这种情况下容易出现幻觉式检测，把不存在的目标定位到某个相似区域。
说到底，**精确定位这种任务形式，和语言模型的生成方式并不天然匹配。**
VLX-Seek 的切入点，是避开直接生成坐标这条脆弱路径。
把目标变成 Token
VLX-Seek 换了一种**目标级感知方式**：先把候选区域交给模型，再让模型根据语言描述完成检索和引用。
除全图视觉 token 和文本 token 之外，模型还会接收一组可寻址的区域 token。每个区域 token 都对应图像中的一个候选区域，并带有明确的区域编号。
〓VLX-Seek 整体架构
当用户问“穿红衣服的人在哪里”时，模型判断哪个区域 token 最符合描述，并输出对应的区域索引。定位任务由此变成了在候选视觉区域中做语言条件检索。
这把定位问题放回了语言模型更擅长的比较、选择和指代。候选区域提前变成 token 后，模型面对的是一组可比较的视觉候选，而不是一串待续写的数值。
实际推理时，**OPN**先召回可能包含前景目标的候选区域。
这一步不判断类别，只提供视觉候选；OPN 与 VLM 主体解耦，候选区域既可以来自 OPN 或其他检测器，也可以来自用户框选区域、人工指定的感兴趣区域，或者 visual prompt。
拿到候选区域后，VLX-Seek 使用**HFRE**从候选框中提取区域级视觉特征，并将这些特征投影到 LLM 的嵌入空间。
候选框原本只是几何范围，能标出“这里有一个区域”，却无法说明区域里是什么、和其他区域有什么区别、是否符合用户描述。经过这一步，区域有了可供模型比较和判断的视觉表示。
到了语言模型侧，用户的自然语言描述会和这些区域表示一起参与推理，模型通过区域索引完成定位和回答。后续的目标定位和区域推理，也都围绕这套表示展开。
区域如何进入模型？
候选框只给出了几何范围。要让区域真正进入语言模型，还需要同时补上语义和细节。HFRE 负责的就是这一步。
HFRE 是 VLX-Seek 的**混合细粒度区域编码器**。单一视觉编码器很难同时满足语义对齐和细粒度空间感知。
通用 VLM 原始视觉编码器通常已经和语言模型完成对齐，擅长提供全局语义信息，能支持高层理解。
但这类编码器往往不是为精细检测训练的，对小目标、边界、局部纹理和多尺度区域表达并不充分。
检测类、高分辨率视觉编码器更擅长局部细节：它们对边缘、纹理和空间结构更敏感，但未必天然处在 LLM 可以直接理解的语义空间中。
VLX-Seek 用**双视觉路径**把两种能力接起来。主视觉编码器保留原始 VLM 的语义对齐能力，让模型知道一个区域像什么、可能是什么。
辅助视觉编码器提供更高分辨率的局部细节，让模型看到边界、纹理、小目标和区域差异。
随后，**SimpleFP 模块**为 ViT 类视觉特征补足多尺度表达。
真实图像里的目标大小差异很大，同一张图中可能既有占据大面积的人，也有很小的手机、杯子或标识牌。多尺度结构可以让模型更好地适应不同大小的候选区域。
接着，VLX-Seek 根据候选框从视觉特征图中抽取区域特征，相当于把整张图的视觉信息切分成一个个候选目标的视觉信息。
最后，区域-语言连接器把区域特征投影到 LLM 的嵌入空间，让候选框真正变成可参与语言推理的区域表示。
这套结构让区域 token 同时携带两类信息：**高层语义和细粒度空间细节**。
对于普通 VQA 来说，模型知道“这是一辆车”可能够用；但对于开放词汇检测和具身任务来说，模型还必须知道是哪一辆车、车在画面哪里、它和旁边目标的边界如何区分。
区域有了表示，还要能被模型稳定引用。
在输入侧，每个区域都有一个显式编号。例如，第 0 个候选区域 对 应“，第 1 个候选区域对应，第 2 个候选区域对应。
这些区域编号会和对应区域 token 一起进入语言模型，使 LLM 能把区域特征和区域编号绑定起来。
在输出侧，模型可以通过特殊 token 表达视觉定位关系。一个简化示例是：
这个结构表示，文本中的 people 对应图像中的 和。模型最终输出的是区域引用，解析起来比长坐标序列更稳定。
区域引用的效率优势主要体现在多目标场景。目标越多，坐标生成需要输出的 token 越长；**VLX-Seek 只输出区域索引，解码开销更低。**
****
检测、指代表达理解、区域描述、区域问答和计数，也就可以落到同一套区域 token 框架下。
普通检测增强 VLM 往往把检测结果作为外部信息接入，VLX-Seek 则让区域直接进入模型内部，参与后续推理。
训练与结果
VLX-Seek 的训练分成两阶段：先让区域 token 对齐语言模型，再用感知指令强化区域级能力，并保留原有 VLM 能力。
第一阶段是**区域-语言对齐**，重点是让新增区域 token 先进入 LLM 的特征空间，为后续检测和感知任务打基础。训练时会冻结主干 VLM 的主要参数，把学习压力集中在 HFRE、区域-语言连接器和新增特殊 token 上。
模型先学会“一个区域 token 对应一个视觉区域”，再处理更复杂的感知指令。
第二阶段是**感知指令微调**。这一阶段会引入检测、指代表达理解、区域描述、区域推理、计数和 OCR 等任务，让模型在真实指令中学习如何使用区域 token。
训练时还要避免两种偏差。模型不能因为强化检测能力而损伤原有 VLM 能力，所以需要混入常规 VLM 指令数据，保留图像问答、描述和常识推理能力。
同时，它也要学会**拒识**，在目标不存在时回答“没有”，而不是强行指向某个区域。
VLX-Seek 不仅学习如何找到目标，也学习什么时候不该找。
MSCOCO val2017 先给出一个直观参照。VLX-Seek-3B 在该基准中达到**45.3 mAP**，超过 Gemini 3.1 Pro 的**41.4**，也明显高于 Qwen2.5-VL-7B 的**17.7**。
〓MSCOCO val2017 通用目标检测对比结果
换到开放词汇检测，难点变成开放类别、复杂语言标签和难负样本。
VLX-Seek-3B 在 OVDEval 上达到**43.7**；在 ODinW13 中，VLX-Seek 拿到**48.4**，超过 Qwen3.5-397B-A17B 的**47.0**和 Gemini 3 Pro 的**46.3**。
〓ODinW13 开放词汇检测横向对比结果
RefCOCO 系列进一步考验自然语言指代，例如“左边第二个穿黑色衣服的人”“靠近桌子的杯子”“被另一个物体遮住一部分的目标”。
VLX-Seek-3B 在 RefCOCO/+/g Average 中达到**88.7**，略高于 Qwen3-VL-8B 和 InternVL3-9B 的**88.2**，也领先 Gemini 3 Pro 的**84.1**。
〓RefCOCO 系列指代表达理解平均结果
PixMo Count 则把问题推到实例级计数。VLX-Seek-3B 在该任务上达到**85.0**，领先 Gemini 2.5 Pro 的**73.8**，也明显高于 Qwen3-VL-8B 的**65.0**。
计数任务看似简单，但 VLM 如果只依赖全局语义，很容易估多或估少。VLX-Seek 可以先检测并引用目标实例，再做聚合计数，比直接凭画面印象估数量更可靠。
〓PixMo Count 目标计数任务对比结果
在检测、开放词汇定位、复杂指代表达和计数等任务上，VLX-Seek-3B 已经展现出小参数模型的竞争力。**区域 token 与区域引用机制，是这组结果背后的关键设计。**
******从精准定位到行动决策**
VLX-Seek 的价值，是让小参数 VLM 具备更稳定的**区域级感知能力**，并进一步面向端侧具身视觉部署。
普通 VLM 可以回答“画面里有几个人”，但在复杂定位、目标计数和开放词汇检测中容易不稳定；专用检测器在封闭类别上稳定，却不擅长处理自然语言描述、开放类别、复杂关系和多轮指代。
VLX-Seek 做的，是把候选区域建模和 VLM 的语言理解接到一起，让检测不再停留在固定类别框上。
面对坐标生成式 VLM，VLX-Seek 减少了多目标场景下的长序列输出压力；面对外接检测头方案，它让区域进入模型内部，参与后续推理。
对端侧设备来说，3B 规模和更低的解码开销，意味着更低的部署门槛，也减少了对高规格 GPU 和云端推理的依赖。
具身系统要行动，必须先有稳定空间锚点。目标在哪里、是哪一个、是否还在，都会影响后续跟随、避障、抓取和导航。
在**Om AI 的 VLX 体系**里，VLX-Seek 提供的区域级感知会继续服务实时追踪和行动决策，补上从画面理解到目标锁定的这一步。
[登录查看剩余 70% 内容](javascript:void (0);)
https://www.53ai.com/keyword/%E5%A4%9A%E6%A8%A1%E6%80%81%E6%8A%80%E6%9C%AFhttps://www.53ai.com/keyword/%E5%A4%9A%E6%A8%A1%E6%80%81%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8A%80%E6%9C%AFhttps://www.53ai.com/keyword/%E5%A4%9A%E6%A8%A1%E6%80%81%E5%A4%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B
分享：
用微信扫描二维码
用微信扫描二维码
用微信扫描二维码
用微信扫描二维码
53AI，企业落地大模型首选服务商
**产品**：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
**承诺**：免费POC验证，效果达标后再合作。**零风险落地应用大模型**，已交付160+中大型企业
[上一篇：无](javascript:;)https://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModel/2026062217345.html
https://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModel
相关资讯
https://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModel/2026062217345.htmlhttps://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModel/2026061682549.htmlhttps://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModel/2026061283594.htmlhttps://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModel/2026061115796.htmlhttps://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModel/2026060878652.htmlhttps://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModel/2026053036048.htmlhttps://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModel/2026053094027.htmlhttps://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModel/2026052582470.html
https://www.53ai.com/solution.html
https://www.53ai.com/solution.html
160+中大型企业正在使用53AI
[立即咨询](javascript:void(0))[预约演示](javascript:void(0))
https://www.53ai.com/news/dongtai/2025012294502.htmlhttps://www.53ai.com/news/dongtai/2025012234192.html
https://hub.53ai.com/
热点资讯
https://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModel/2026042289035.htmlhttps://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModel/2026042727510.htmlhttps://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModel/2026042135784.htmlhttps://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModel/2026040902549.htmlhttps://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModel/2026041591324.htmlhttps://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModel/2026042636417.htmlhttps://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModel/2026042141290.htmlhttps://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModel/2026053094027.htmlhttps://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModel/2026042253481.htmlhttps://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModel/2026052582470.html
大家都在问
https://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModel/2026031264532.htmlhttps://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModel/2025123108467.htmlhttps://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModel/2025080413720.htmlhttps://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModel/2025052678196.htmlhttps://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModel/2025051307931.htmlhttps://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModel/2025040837852.htmlhttps://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModel/2025040565908.htmlhttps://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModel/2025033026093.html
热门标签
https://www.53ai.com/news/neirongchuangzuohttps://www.53ai.com/news/LargeLanguageModelhttps://www.53ai.com/news/gerentixiaohttps://www.53ai.com/news/langchainhttps://www.53ai.com/news/llamaindexhttps://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModelhttps://www.53ai.com/news/RAGhttps://www.53ai.com/news/zhinengkefuhttps://www.53ai.com/news/knowledgegraphhttps://www.53ai.com/news/finetuninghttps://www.53ai.com/news/RAGFlowhttps://www.53ai.com/news/cozehttps://www.53ai.com/news/difyhttps://www.53ai.com/news/fastgpthttps://www.53ai.com/news/Bishenghttps://www.53ai.com/news/Qanythinghttps://www.53ai.com/news/AIqichehttps://www.53ai.com/news/AIjinronghttps://www.53ai.com/news/AIgongyehttps://www.53ai.com/news/AIpeixunhttps://www.53ai.com/news/AISaaShttps://www.53ai.com/news/tishicikuangjiahttps://www.53ai.com/news/tishicijiqiaohttps://www.53ai.com/news/AIdianshanghttps://www.53ai.com/news/AImianshihttps://www.53ai.com/news/shuziyuangonghttps://www.53ai.com/news/zhinengbaobiaohttps://www.53ai.com/news/zhishiguanlihttps://www.53ai.com/news/OpenSourceLLMhttps://www.53ai.com/news/zhinengyingxiaohttps://www.53ai.com/news/zhinengyingjianhttps://www.53ai.com/news/zhinenghuagaizaohttps://www.53ai.com/news/AIyiliaohttps://www.53ai.com/news/MaxKBhttps://www.53ai.com/news/Palantirhttps://www.53ai.com/news/Gleanhttps://www.53ai.com/news/Openclaw
[应聘简历请发送至： ceo@53ai.com](mailto:ceo@53ai.com)
https://www.53ai.com/product.html
https://www.53ai.com/product/quanyuanAIhttps://www.53ai.com/product/gongzuoduihuahttps://www.53ai.com/product/neirongchuangzuohttps://www.53ai.com/product/zhinengwendanghttps://www.53ai.com/product/mofacaidan
https://www.53ai.com/product/yewuAIhttps://www.53ai.com/product/weixinfenshenhttps://www.53ai.com/product/haiwaikefuhttps://www.53ai.com/product/guanwangkefuhttps://www.53ai.com/product/douyinkefuhttps://www.53ai.com/product/shuzilaoshihttps://www.53ai.com/product/shuzidudaohttps://www.53ai.com/product/zhinengfuwutai
https://www.53ai.com/product/AIXyewuhttps://www.53ai.com/product/zhinengwenshuhttps://www.53ai.com/product/zhinengshenhehttps://www.53ai.com/product/zhinenggongdanhttps://www.53ai.com/product/qiweigenjinzhushouhttps://www.53ai.com/product/zhinengbaojiahttps://www.53ai.com/product/qiweixiaoshouzhushouhttps://www.53ai.com/product/zijianyingyonghttps://www.53ai.com/product/qiweikefuzhushou
https://www.53ai.com/consulting.htmlhttps://www.53ai.com/fine-tuning.html
https://www.53ai.com/kehuanli.html
https://www.53ai.com/kehuanli/hangyeanlihttps://www.53ai.com/kehuanli/solution
https://www.53ai.com/news.html
https://www.53ai.com/news/qianyanjishuhttps://www.53ai.com/news/agentplatformhttps://www.53ai.com/news/hangyeyingyonghttps://www.53ai.com/news/qiyejingyinghttps://www.53ai.com/prompt.html
https://www.53ai.com/about.html
https://www.53ai.com/about/introductionhttps://www.53ai.com/about/cooperation
友情链接：
https://www.waytoagi.com/https://www.yuncan.com/https://www.wescrm.com/https://www.mingpian.top/https://www.uweb.net.cn/
CopyRight © 2012-2026 深圳市博思协创网络科技有限公司 版权所有
https://beian.miit.gov.cn/
广州：广州市华景路37号(华景软件园)暨南大学科技大厦6楼（整层）
深圳：深圳市福田区泰然四路29号天安创新科技广场一期A座1204
上海：上海市浦东新区金新路58号1602室
微信扫码
和创始人交个朋友
联系我们
售前咨询
[186 6662 7370](tel:18666627370)
预约演示
[185 8882 0121](tel:18588820121)
微信扫码
添加专属顾问
回到顶部
加载中…
扫码咨询
[](https://www.53ai.com/news/MultimodalLargeModel/2026062834790.html)
https://work.weixin.qq.com/ca/cawcde2599cf74e2d9https://work.weixin.qq.com/ca/cawcdefb661890e885[电话咨询](tel:400-838-1185)
扫码登录
– [x] 登录即表示您同意[《53AI网站服务协议》](javascript:void(0);)
服务协议
欢迎您使用【53AI 官方网站】（以下简称“本网站”或“我们”）。本《会员服务协议》（以下简称“本协议”）是您（以下简称“会员”或“用户”）与【深圳市博思协创网络科技有限公司】之间关于注册、登录及使用本网站会员服务所订立的法律协议。
在您注册或登录前，请务必审慎阅读、充分理解各条款内容，特别是免除或限制责任的条款、知识产权条款、争议解决条款等。此类条款将以加粗形式提示您注意。 当您通过微信公众号授权、手机验证码验证或其他方式成功登录本网站时，即视为您已完全理解并同意接受本协议的全部内容。
一、 定义
本网站：指由【深圳市博思协创网络科技有限公司】运营的，域名为【53ai.com】的网站及相关移动端页面。
会员服务：指本网站向注册会员提供的知识库文章查阅、内容检索及其他相关增值服务。
知识库内容：指本网站发布的包括但不限于文字、图表、数据、研究报告、行业分析等数字化内容资源。
二、 账号注册与登录
登录方式：本网站支持以下登录方式，您可根据实际情况选择：
微信公众号授权登录：您同意将您的微信OpenID信息授权给本网站，用于创建或关联会员账号。
手机验证码登录：您需提供真实有效的手机号码，并通过短信验证码完成身份验证与登录/注册。
账号安全：您的账号仅限您本人使用，禁止赠与、借用、租用、转让或售卖。因您保管不善导致的账号被盗、密码泄露等损失，由您自行承担。
实名认证：根据相关法律法规要求，我们可能要求您在特定功能下完成实名认证。如您拒绝提供，可能无法使用部分或全部服务。
未成年人保护：若您未满18周岁，请在法定监护人的陪同下阅读本协议，并在征得监护人同意后使用本服务。
三、 服务内容与规范
知识库查阅权限：会员登录后，有权按照其会员等级对应的权限范围，在线浏览、检索本网站知识库中的相关文章及内容。
服务变更：我们有权根据业务发展需要，调整、变更或终止部分服务内容，并将以网站公告、公众号消息等方式提前通知。
禁止行为：您在使用服务时不得实施以下行为：
利用技术手段批量爬取、下载、转存知识库内容；
将知识库内容用于商业目的或未经授权地向第三方传播；
干扰本网站正常运行或侵犯其他用户合法权益；
发布违法违规信息或从事违反公序良俗的活动。
四、 知识产权声明
权利归属：本网站知识库中的排版设计、软件代码等内容的知识产权均归【公司全称】或原权利人所有，受《中华人民共和国著作权法》等法律保护。
有限许可：本网站授予会员一项非独占、不可转让、不可转授权的普通许可，仅限于个人学习、研究之目的在线查阅知识库内容。
侵权追责：未经书面许可，任何单位或个人不得以任何形式复制、转载、摘编、镜像、汇编或以其他方式使用上述内容。一经发现，我们保留追究其法律责任的权利。
五、 个人信息保护
我们重视对您个人信息的保护。关于我们如何收集、使用、存储和保护您的个人信息，请单独阅读 《隐私政策》。
您通过微信公众号授权或手机号验证所提供的信息，我们将严格按照《个人信息保护法》的规定处理，仅用于身份识别、服务提供及安全验证等必要用途。
您可以随时通过网站设置或联系客服行使查阅、更正、删除个人信息及撤回授权同意的权利。
六、 免责声明
内容准确性：知识库内容仅供参考，不构成专业建议。我们不对其完整性、准确性、时效性作任何明示或暗示的保证，您应自行判断并承担使用风险。
不可抗力：因自然灾害、政策法规变化、网络故障、第三方平台接口异常（如微信接口维护、运营商短信通道故障）等不可抗力导致的服务中断或延迟，我们不承担违约责任。
第三方链接：本网站可能包含指向第三方网站的链接，该等网站的内容和服务不受我们控制，请您自行甄别风险。
七、 违约责任
如您违反本协议约定，我们有权视情节采取警告、限制功能、暂停服务、注销账号等措施，并保留要求赔偿损失的权利。
如因您的违约行为导致我们遭受行政处罚、第三方索赔或商誉损失，您应承担全部赔偿责任（包括但不限于罚款、赔偿金、律师费、公证费等）。
八、 法律适用与争议解决
本协议的订立、执行和解释均适用中华人民共和国大陆地区法律。
因本协议产生的或与本协议有关的任何争议，双方应友好协商解决；协商不成的，任何一方均可向【公司所在地】有管辖权的人民法院提起诉讼。
九、 其他
本协议构成双方就本服务达成的完整协议，取代此前任何口头或书面约定。
本协议任一条款被认定为无效或不可执行的，不影响其他条款的效力。
我们对本协议享有最终解释权，并在法律允许的范围内保留随时修改的权利。修改后的协议一经公布即生效，继续使用服务即视为同意修订内容。
[已查阅](javascript:void(0);)
安全验证
拖动下方拼图完成验证
AI生成背景
您的速度已超过 99% 的用户
验证错误,请重试
确定
安全验证
刷新验证码
反馈
切换无障碍验证
切换常规验证
