多模态的概念多模态中的“模态”指的是信息的来源或形式。（多种信息来源，多种表现形式）在多模态研究中，模态通常指的是不同的感官体验或信息表达的方式。例如，人类通过视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉这五种基本感官来感知世界，每种感官都可以被视为一种模态。在信息技术领域，模态还可以指代不同的信息载体，如文本、图像、音频和视频等。多模态的概念在多个领域中都有应用，包括但不限于：1、认知科学：研究人类如何通过不同
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2024-10-25 23:38:53
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多模态 AI 和 AIGC 的区别探讨
在当今快速发展的人工智能领域，多模态 AI（Multimodal AI）和 AIGC（AI Generated Content）作为两种新兴技术，常常引起热议。它们虽然都在推动AI的发展，但在构建方式、应用场景等方面却存在显著差异。本文将详细探讨这两者之间的区别，并从不同的维度进行分析，以帮助读者更好地理解和应用这两种技术。
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在过去的
AIGC（生成式人工智能内容）和多模态AI是当前人工智能领域中的两大热门标签。AIGC注重于生成文本、图像、音频等内容，而多模态AI侧重于处理和融合多种类型的数据（如文本、图像和声音）以实现更复杂的任务。理解这两者之间的区别对于构建和应用这些技术至关重要。在本文中，我们将探讨如何清晰地区分AIGC和多模态AI，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及性能优化。这将帮助你在实践中有效
©作者 | 杨浩单位 | 阿里达摩院研究方向 | 自然语言处理背景在传统的 NLP 单模态领域，表示学习的发展已经较为完善，而在多模态领域，由于高质量有标注多模态数据较少，因此人们希望能使用少样本学习甚至零样本学习。最近两年出现了基于 Transformer 结构的多模态预训练模型，通过海量无标注数据进行预训练，然后使用少量有标注数据进行微调即可。多模态预训练模型能够通过大规模数据上的预训练学到不
Date：2020-9-9
作者：蒋天园 原文链接：3D目标检测多模态融合算法综述 欢迎加入国内最大的3D视觉交流社区，1700+的领域从业者正在一起学习~ 0前言本篇文章主要想对目前处于探索阶段的3D目标检测中多模态融合的方法做一个简单的综述，主要内容为对目前几篇几篇研究工作的总结和对这个研究方面的一些思考。在前面的一些文章中，笔者已经介绍到了多模态融合的含
多模态AI与AIGC的区别
随着人工智能技术的不断发展，多模态AI（Multimodal AI）与AIGC（AI Generated Content）逐渐成为当今技术和产品设计中的热门主题。许多人在使用这些技术时，往往难以区分它们的核心特性和应用场景。在本文中，我将系统地阐述多模态AI与AIGC之间的区别，通过结构化的内容来帮助读者更好地理解这些概念。
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多模态AI和AIGC
《简单学习设计模式》 面向对象带给了我们什么？ 继承：可以通过继承追加机能 重载：相同的函数名，可以因参数的不同有不同的版本 多态：可以通过继承是函数有不同的表现（这就是上图表示的意思）个人认为多态是面向对象最有价值的特性，也是面向对象对设计的最大影响的部分。 也是作为设计人员最可以规划的空间。多态真的很好。没有多态就没有设计模式。桥接模式、策略模式、状态模式： 共同点：就是，A通过B的多态，使A
1 引言前段时间 ChatGPT 进行了一轮重大更新：多模态上线，能说话，会看图！微软发了一篇长达 166 页的 GPT-4V 测评论文，一时间又带起了一阵多模态的热议，随后像是 LLaVA-1.5、CogVLM、MiniGPT-5 等研究工作紧随其后，到处刷屏。大模型的多模态能力到底是怎么来的？2 CLIP: 连接文本和图像的桥梁CLIP 是由 OpenAI 在 2021 年提出的预训练模型，用
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2024-08-02 09:58:11
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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
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2024-03-20 19:30:12
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羿阁 百万量级的多模态对话数据集来了！MMDialog，这个由北大&微软最新发布的英文数据集，包含了108万个来源于真实世界的高质量对话。其中包括非重复图片153万张，涉及4184个主题，还支持多种表情符号。就像人在网上聊天时除了文字，还会发表情包、图片一样，多模态数据集正是旨在促进AI像人类一样交谈。举个例子，下图是MMDialog收录的一段人类对话，可以看到，双方正在用文字、图片和表情
在这个数字化的时代，AIGC（人工智能生成内容）大模型与多模态（多种数据类型的结合）正在改变我们的工作和生活方式。然而，在开发和优化这些复杂系统的过程中，我们常常会遇到一些挑战。以下是我在处理“AIGC大模型和多模态”问题时的详细记录，包含了问题背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化。
### 问题背景
随着人工智能技术的发展，AIGC大模型通过深度学习算法处理和生成多模态数
我们对世界的体验是多模态的——我们看到物体，听到声音，感受质地，闻到气味，然后做出决定。多模态学习表明，当我们的许多感官——视觉、听觉、动觉——参与信息处理时，我们理解和记忆更多。通过组合这些模态，学习者可以组合来自不同来源的信息。多模态深度学习当涉及到深度学习时，仅以图像、文本、音频、视频为信息源的训练模式是很常见的。但是也有一种方法可以建立同时包含两种数据类型的模型，比如文本和图像。使用多模态
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2024-01-31 03:18:07
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什么是多模态交互？“模态”（Modality）是德国理学家赫尔姆霍茨提出的一种生物学概念，即生物凭借感知器官与经验来接收信息的通道，如人类有视觉、听觉、触觉、味觉和嗅觉模态。多模态是指将多种感官进行融合，而多模态交互是指人通过声音、肢体语言、信息载体（文字、图片、音频、视频）、环境等多个通道与计算机进行交流，充分模拟人与人之间的交互方式。多模态交互包括了视觉、听觉、嗅觉、触觉以及味觉等方面的感官交
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2024-07-14 17:39:37
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摘要多模态表示学习旨在缩小不同模态之间的异质性差距，利用普遍存在的多模态数据。 基于深度学习的多模态表示学习具有强大的多层次抽象表示能力。为了便于关于如何缩小异质性差距的讨论，根据不同模式集成的底层结构，本综述将深度多模态表示学习方法分为三个框架：联合表示、协调表示和编码器-解码器。此外，还回顾了这一领域的一些典型模型。 本文强调了新技术的关键问题，如编码解码器模型、生成对抗网络和多模态表示学习的
引言长期以来，每个机器学习模型都以一种数据模式运行——文本（翻译、语言建模）、图像（对象检测、图像分类）或音频（语音识别）。然而，自然智能并不仅限于单一模态。人类可以阅读和书写文本。我们可以看到图像并观看视频。我们听音乐来放松，留意奇怪的声音来发现危险。能够处理多模态数据对于我们或任何人工智能在现实世界中运行至关重要。OpenAI 在其 GPT-4V system card 中指出，“将额外的模态
作者｜都一凡方向 | 多模态学习 凭借着强大的泛化能力，预训练模型在CV和NLP领域的一系列任务上取得巨大成功。尤其是自以Transformer为架构的预训练模型在NLP领域大放异彩之后，多模态领域也尝试引入Transformer融合不同模态之间的交互，从而走上了预训练模型的这条道路。笔者对ICML2021, ACL2021, NIPS2021, EMNLP2021, ACL2022 ARR
模态和非模态的区别模态窗口就是在该窗口关闭之前，其父窗口不可能成为活动窗口的那种窗口。举个例子： 窗口A弹出窗口B,如果窗口B是模态的，在窗口B关闭前就不可能切换到窗口A;如果B是非模态的，那可以在这两个窗口之间任意切换。 它一般用来显示提示信息和接受用户的输入。对话框不能独立存在。目前有两种对...
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2015-11-29 13:45:00
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1 多模态大语言模型（Multimodal Large Language Models）模态的定义 模态（modal）是事情经历和发生的方式，我们生活在一个由多种模态(Multimodal)信息构成的世界，包括视觉信息、听觉信息、文本信息、嗅觉信息等MLLMs的定义 由LLM扩展而来具有接收和推理多模态信息能力的模型2 模型概念区分跨模态模型单模态大模型多模态模型多模态语言大模型跨模态模型单模态大
多模态阅读理解 — 支持主观、长尾问题回复 一图胜千言，不仅可以回答事实类问题，还可以回答非事实类、主观类问题，促进成交转化。多模态阅读理解 — 支持视觉-文字的匹配与对齐多模态阅读理解挑战 早期采用机器阅读理解（MRC）的方案，对商品详情页中的OCR文字进行阅读理解，但纯文本模态解决的问题是有限的。 判断一幅图片能否回答用户的问题，需要综合理解多模态信息，包括用户问题，图片中的文字和图像信息，
本文约3300字，建议阅读10分钟
本文整理了最近两年在语言生成 (NLG) 任务上的多模态预训练模型上的进展。[ 引言 ]在最近几年，凭借着强大的泛化能力，预训练模型在NLP，CV等领域都取得了显著的效果。最近也有不少工作在尝试多模态领域使用预训练模型。笔者整理了最近两年在语言生成 (NLG) 任务上的多模态预训练模型上的进展，这些论文在包括多模态机器翻译 (MMT) 、图片/视频标题生成 (I
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2024-03-09 16:49:08
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