还记得这张把谷歌AI搞得团团转的经典梗图吗？现在，微软亚研院的新AI可算是把它研究明白了。拿着这张图问它图里有啥，它会回答：我看着像鸭子。但如果你试图跟它battle，它就会改口：看上去更像兔子。并且还解释得条条是道：图里有兔子耳朵。是不是有点能看得懂图的ChatGPT内味儿了？这个新AI名叫Kosmos-1，谐音Cosmos（宇宙）。AI如其名，本事确实不小：图文理解、文本生成、OCR、对话QA
在 NLP 领域，大规模语言模型（LLM）已经成功地在各种自然语言任务中充当通用接口。只要我们能够将输入和输出转换为文本，就能使得基于 LLM 的接口完成一个任务。举例而言，对于摘要任务，我们能够将文档输入到语言模型，语言模型就可以生成摘要。尽管 LLM 在 NLP 任务中取得了成功的应用，但研究人员仍努力将其原生地用于图像和音频等多模态数据。作为智能的基本组成部分，多模态感知是实现通用人工智能的
来源 | 李rumor去年以来，我们见证了以 GPT-4V 为代表的多模态大语言模型(Multimodal Large Language Model，MLLM)的飞速发展。为此能力。
去年以来，我们见证了以 GPT-4V 为代表的多模态大语言模型(Multimodal Large Language Model，MLLM)的飞速发展息处理能力。
多模态大语言模型训练过程视觉-语言对齐预训练视觉指令微调多模态大语言模型的评测评测维度评测基准代表性的多模态大语言模型MiniGPT-4LLaVAGPT-4VGemini总结应用建议未来方向 多模态大语言模型（Multimodal Large Language Model, MLLM）主要是指那些能够处理和整合多种模态信息（比如文本、图像和音频）的大语言模型。本节内容将以视觉-语言大语言模型为
作者： Purvanshi Mehta导读使用深度学习融合各种来源的信息。多模态数据我们对世界的体验是多模态的 —— 我们看到物体，听到声音，感觉到质地，闻到气味，尝到味道。模态是指某件事发生或经历的方式，当一个研究问题包含多个模态时，它就具有多模态的特征。为了让人工智能在理解我们周围的世界方面取得进展，它需要能够同时解释这些多模态的信号。例如，图像通常与标签和文本解释相关联，文本包含图像，以更清
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2304.08485.pdfgithub地址：https://github.com/haotian-liu/LLaVALLaVA文章1. 基本思想简单来说是想借助GPT-4的能力，丰富image-text数据集中的文本信息，例如在一个数据集包含以下两种信息:从image caption的任务获取到caption的文本从目标检测或者分割的任务获取
一、多模态概念 所谓“模态”，英文是modality，用通俗的话说，就是“感官”，多模态即将多种感官融合。 目前的人机智能交互比如语言控制不如屏幕控制那么精准，很多时候会误判指令和错误唤醒，比较语言充满了不确定性；再比如，语音交互的物联网设备还是缺乏主动服务的能力，只是换了操作方式而已，用户体验没有本质提升。 假如我们把“模态”通俗地理解为感官，那么智能音箱就是只具备听觉模态
一、什么是多模态多模态（multimodal）是指涉及到多种模态（如视觉、语音、文本等）的数据或信息。在计算机科学和人工智能领域中，多模态通常指将多种类型的数据或信息相结合，来解决特定的问题或任务。以图像识别为例，图像可以被视为一种视觉模态，而对图像的分类或识别就是单模态任务。而如果将图像和语音或文本数据相结合，就可以做更复杂的任务，如图像描述（image captioning）或视觉问答（vis
主要是出图，结合实际做3个例子：1、形容天气非常寒冷的风景图片（ 画一幅未来极度寒冷下城市的场景
文章：《Multimodal Machine Learning: A Survey and Taxonomy》多模态机器学习综述【摘要】我们对世界的体验是多模式的 - 我们看到物体，听到声音，感觉到纹理，闻到气味和尝到味道。模态是指某种事物发生或经历的方式，并且当研究问题包括多种这样的形式时，研究问题被描述为多模态。为了使人工智能在理解我们周围的世界方面取得进展，它需要能够一起解释这种多模信号。多
AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型
一般来说的深度神经网络在大规模数据集上进行训练，例如广泛使用的残差网络，是在ImageNet数据集上使用分类任务进行预
三是从静态模型到可提示模型，LLM可以采用不同的语言和上下文提示作为输入，并在不进行微调的情况下产生用户想要的输出。我们要打造的通用视觉模型应该具有相同的上下文学习能力。接着全面总结了如何构建多模态agent，它在多模态理解方面的新兴能力，以及如何轻松扩展到包含最新、最强的LLM和潜在的数百万种工具中。即，开发一个通
多模态大语言模型(Multimodal Large Language Model , MLLM），在LLM原有的强大泛化和推理能力基础上，进一步引入了多模态信息处理能力。相比于以往的多模态方法，例如以 CLIP 为代表的判别式，或以 OFA 为代表的生成式，新兴的 MLLM 展现出一些典型的特质，在下面这两种特质的加持下，MLLM 涌现出一些以往多模态模型所不具备的能力！模型大。MLLM 通常具有
多模态大型语言模型（MM-LLMs）近期取得显著进步，通过有效训练策略，使模型能处理多模态输入输出，保留并增强语言模型的推理决策能力。MM-LLMs不仅限于文本，还能处理图像、视频和音频等其他模态数据，推动下游任务性能提升。MM-LLMs改进了训练流程，增强交互能力和采用更高效架构。其迭代包括从预训练到微调，再到基于人类反馈的强化学习，体现了模型的持续优化和进步。总体而言，MM-LLMs正朝着更广
此外，介绍了一些新的基准，如GOAT-Bench、MathVista、MMU、CMMMU等，用于评估MM-LLMs在识别和响应
1、整体介绍 (1)本文关注的主要三种模态：natural language, visual signals, vocal signals. (2)多模态机器学习的五个挑战： representation, translation, alignment, fusion, and co-learning. 表1 多模态机器学习的应用概述 2、简单的历史回顾 (1)早期的多模态研究是视听语音识别aud
多模态数字内容生成，泛指利用AI生成技术生成图像、视频、语音、文本、音乐等内容的合成技术。自然语言处理领域的GPT-3和计算机视觉领域的Deepfake让多模态数字内容生成，成为AI领域最受关注的技术方向之一。生成式AI也是2020首次进入Gartner技术成熟度曲线，跟踪其成熟度和未来潜力。在京东，多模态内容生成有非常多且有趣的应用场景：基于图像生成的虚拟试衣、AI音乐生成、商品营销文案生成、A
本篇博文梳理一篇knowledge-based方向的文章，结合了多模态知识的多模态知识图谱。来自复旦大学，先上路径：Title：Multi-Modal Knowledge Graph Construction and Application: A SurveyLink：https://arxiv.org/abs/2202.05786v1知识图谱到多模态知识图谱 首先知识图谱是一个以实体、概念为节
