M-Bot由兩個(gè)全噴墨打印的柔性電子皮膚貼片組成，即e-skin-R（與機(jī)器人連接）和e-skin-H（與人體皮膚連接），e-skin-R由高性能多模態(tài)物理化學(xué)傳感器陣列組成，可以安裝在機(jī)器人手掌和手指上，e-skin-H由四個(gè)表面肌電信號(hào)（sEMG）電極陣列（通道）以及一對(duì)電刺激電極組成。
2022-07-10 11:53:33
2550 賦能、語(yǔ)音賦能到視覺(jué)算法賦能、IP加速等多角度，共同探討多模態(tài)交互在教育上的落地情況。 多模態(tài)交互技術(shù)賦能新智能硬件 喜馬拉雅今年的用戶突破6億，擁有7000萬(wàn)以上的主播，其中100萬(wàn)以上是認(rèn)證主播，在整個(gè)音頻行業(yè)的覆蓋率73%，每個(gè)用戶平均每天的播放時(shí)長(zhǎng)超過(guò)
2019-12-24 11:46:4314451 多種模態(tài)（聲學(xué)、語(yǔ)言模型、視覺(jué)特征等）進(jìn)行聯(lián)合建模，基于深度學(xué)習(xí)的多模態(tài)語(yǔ)音識(shí)別取得了新進(jìn)展。 ? 多模態(tài)交互的原理及優(yōu)勢(shì) ? 多模態(tài)交互技術(shù)融合了多種輸入方式，包括語(yǔ)音、手勢(shì)、觸摸和眼動(dòng)等，使用戶可以根據(jù)自己的喜好和習(xí)慣
2023-12-28 09:06:456613 
機(jī)器學(xué)習(xí)的未來(lái)在工業(yè)領(lǐng)域采用機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)工業(yè)人工智能生態(tài)系統(tǒng)
2020-12-16 07:47:35
機(jī)器學(xué)習(xí)的未來(lái)在工業(yè)領(lǐng)域采用機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)
2021-01-27 06:02:18
機(jī)器開(kāi)發(fā)人員面臨哪些軟件挑戰(zhàn)以及硬件挑戰(zhàn)？如何去應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)？
2021-06-26 07:27:31
熟練程度，但由于其多模態(tài)性質(zhì)，訓(xùn)練 EAI 模型需要更多的機(jī)器人數(shù)據(jù)。這些機(jī)器人數(shù)據(jù)包括各種傳感輸入和交互類(lèi)型，不僅極具挑戰(zhàn)性，而且收集成本高昂。
訓(xùn)練 EAI 的第一個(gè)挑戰(zhàn)是訪問(wèn)廣泛、高質(zhì)量和多樣化
2024-12-24 00:33:31
。
多模態(tài)融合的創(chuàng)新與突破
機(jī)器人控制技術(shù)的另一個(gè)重要突破在于多模態(tài)大模型的應(yīng)用。相比于僅通過(guò)文字進(jìn)行人機(jī)交互的傳統(tǒng)方法，現(xiàn)代機(jī)器人能夠融合視覺(jué)、聲音、定位等多模態(tài)輸入信息，為任務(wù)執(zhí)行提供更加全面的感知
2024-12-29 23:04:07
2020年，新型冠狀病毒席卷了整個(gè)中國(guó)，同時(shí)也在促進(jìn)著產(chǎn)業(yè)的變革與生活變化。電子發(fā)燒友在此期間推出【戰(zhàn)疫專(zhuān)題】活動(dòng)，持續(xù)為大家分享每期不同主題的相關(guān)資料。本期主題：突破口罩+護(hù)目鏡挑戰(zhàn)，多模態(tài)
2020-03-25 10:37:16
本文旨在為硬件和嵌入式工程師提供機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的背景，它是什么，它是如何工作的，它為什么重要，以及 TinyML 是如何適應(yīng)的機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)始終存在并經(jīng)常被誤解的技術(shù)概念。數(shù)十年來(lái)，使用復(fù)雜
2022-06-21 11:06:37
與智力開(kāi)發(fā)等，并且隨著科技的發(fā)展，機(jī)器人的應(yīng)用領(lǐng)域還在不斷擴(kuò)展。但是機(jī)器人的快速發(fā)展也為該領(lǐng)域的研究與開(kāi)發(fā)人員帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。機(jī)器人領(lǐng)域的著名科學(xué)家David Barrett博士（曾任iRobot
2019-07-31 07:17:18
TD-LTE、FDD-LTE和LTE-Advanced(LTE-A)無(wú)線技術(shù)使用了幾種不同的多種輸入多路輸出(MIMO)技術(shù)。鑒于MIMO系統(tǒng)的復(fù)雜性正在日益提高，因此相關(guān)的測(cè)試方法也將更具挑戰(zhàn)性。那么，如何選擇LTE系統(tǒng)測(cè)試方法，存在哪些挑戰(zhàn)？
2019-02-28 11:18:42
人工智能 AI 正在加快速度從云端走向邊緣，進(jìn)入到越來(lái)越小的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中。而這些物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備往往體積很小，面臨著許多挑戰(zhàn)，例如功耗、延時(shí)以及精度等問(wèn)題，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型無(wú)法滿足要求，那么微型機(jī)器學(xué)習(xí)又如何呢？
2021-09-15 09:23:12
掃地機(jī)器人已面世約23年了，隨著其智能和自動(dòng)化程度日益提高，人們可以在其工作時(shí)專(zhuān)注于自己的事情。掃地機(jī)器人的參考設(shè)計(jì)和產(chǎn)品點(diǎn)擊此處瀏覽設(shè)計(jì)如今的掃地機(jī)器人上集成了非常多的功能，比如新的拖地功能和自動(dòng)
2022-11-09 06:02:07
。為探索多場(chǎng)景交互學(xué)習(xí)的可行方案，領(lǐng)先的移動(dòng)機(jī)器人底盤(pán)和軟硬件系統(tǒng)提供商松靈機(jī)器人，借助多年的機(jī)器人硬件結(jié)構(gòu)創(chuàng)新經(jīng)驗(yàn)和軟件算法開(kāi)發(fā)優(yōu)勢(shì)，為科研教育用戶開(kāi)創(chuàng)了全球首款集四種運(yùn)動(dòng)模態(tài)和高性能傳感器系統(tǒng)于
2021-08-30 08:39:33
深度學(xué)習(xí)常用模型有哪些？深度學(xué)習(xí)常用軟件工具及平臺(tái)有哪些？深度學(xué)習(xí)存在哪些問(wèn)題？
2021-10-14 08:20:47
` 機(jī)器視覺(jué)作為新一代的通用技術(shù)，在多個(gè)領(lǐng)域正式落地開(kāi)花。而應(yīng)用最為成果的案例莫非是醫(yī)療、金融和運(yùn)維三大方面了。首先，在醫(yī)療領(lǐng)域，機(jī)器視覺(jué)被應(yīng)用到提供輔助診療，癌癥檢測(cè)和機(jī)器人手術(shù)等方面，幫助醫(yī)生
2019-03-21 11:48:29
“看圖說(shuō)話+語(yǔ)音問(wèn)答”的融合交互。
五、結(jié)論與未來(lái)發(fā)展方向如果說(shuō) “大模型上云” 是 AI 的 “星辰大?！保敲?“多模態(tài)落地端側(cè)” 就是 AI 的 “柴米油鹽”—— 后者決定了智能技術(shù)能否真正
2025-09-05 17:25:10
的價(jià)值。這是機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)目前面臨的主要挑戰(zhàn)之一?！ 〔渴?b class="flag-6" style="color: red">機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用通常比部署傳統(tǒng)軟件應(yīng)用程序更復(fù)雜，因?yàn)橐肓艘粋€(gè)額外的變化維度。雖然典型的軟件應(yīng)用程序可以更改其代碼和數(shù)據(jù)，但是機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序
2022-11-02 15:09:52
lABCIWQmultyWindows多模態(tài)窗口2010。
2016-05-17 17:47:59
0 多尺度形態(tài)濾波模態(tài)混疊抑制方法_曹瑩
2017-01-07 18:21:310 存在信道噪聲和隨機(jī)丟包的多機(jī)器人協(xié)調(diào)控制_尹遜和
2017-01-08 11:20:200 雙擺雜技機(jī)器人DD2UD的多模態(tài)混合控制_但遠(yuǎn)宏
2017-02-07 18:37:160 自適應(yīng)并行結(jié)構(gòu)的多模態(tài)生物特征識(shí)別
2017-10-16 11:06:0411 針對(duì)當(dāng)前基于機(jī)器學(xué)習(xí)的早期阿爾茨海默?。ˋD）診斷中訓(xùn)練樣本不足的問(wèn)題，提出一種基于多模態(tài)特征數(shù)據(jù)的多標(biāo)記遷移學(xué)習(xí)方法，并將其應(yīng)用于早期阿爾茨海默病診斷。所提方法框架主要包括兩大模塊：多標(biāo)記遷移學(xué)習(xí)
2017-12-14 11:22:373 自動(dòng)情感識(shí)別是一個(gè)非常具有挑戰(zhàn)性的課題，并且有著廣泛的應(yīng)用價(jià)值．本文探討了在多文化場(chǎng)景下的多模態(tài)情感識(shí)別問(wèn)題．我們從語(yǔ)音聲學(xué)和面部表情等模態(tài)分別提取了不同的情感特征。包括傳統(tǒng)的手工定制特征和基于深度
2017-12-18 14:47:310 本文提出了一種LCS和LS-SVM相結(jié)合的多機(jī)器人強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，LS-SVM獲得的最優(yōu)學(xué)習(xí)策略作為L(zhǎng)CS的初始規(guī)則集。LCS通過(guò)與環(huán)境的交互，能更快發(fā)現(xiàn)指導(dǎo)多機(jī)器人強(qiáng)化學(xué)習(xí)的規(guī)則，為強(qiáng)化學(xué)習(xí)系統(tǒng)
2018-01-09 14:43:490 機(jī)器學(xué)習(xí)現(xiàn)在可謂是炙手可熱。只要應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)，就可以有效豐富數(shù)據(jù)和知識(shí)，促進(jìn)有價(jià)值的任務(wù)自動(dòng)化，包括感知、分類(lèi)和數(shù)值預(yù)測(cè)等。而它的“兄弟”——機(jī)器發(fā)現(xiàn)，可用于發(fā)現(xiàn)照亮和引導(dǎo)人類(lèi)的新知識(shí)。
2018-05-18 22:32:002392 ? 顯然，挑戰(zhàn)是存在的，一些業(yè)內(nèi)精英也在這方面做具體的工作，邏輯推理、邏輯分析、通過(guò)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，讓它取得成功，這樣機(jī)器可以學(xué)習(xí)人類(lèi)世界更多的常識(shí)和規(guī)則。這個(gè)不隨著時(shí)間的變化而
2018-09-13 11:25:024767 繼去年5月在行業(yè)率先推出首款面向物聯(lián)網(wǎng)的AI芯片—雨燕（Swift）及其系統(tǒng)解決方案之后，1月2日，國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的人工智能企業(yè)云知聲在京召開(kāi)新聞發(fā)布會(huì)，正式公布了其多模態(tài)AI芯片戰(zhàn)略與規(guī)劃。會(huì)上同步曝光
2019-01-03 15:59:121681 因此，當(dāng)研究問(wèn)題或數(shù)據(jù)集包括多個(gè)這樣的模態(tài)時(shí)，其特征在于多模態(tài)。 本文主要關(guān)注但不僅僅關(guān)注三種形式：自然語(yǔ)言既可以是書(shū)面的，也可以是口頭的; 視覺(jué)信號(hào)，通常用圖像或視頻表示; 和聲音信號(hào)，編碼聲音和口頭信息，如韻律和聲音表達(dá)。
2019-01-21 13:38:249421 機(jī)器學(xué)習(xí)的變革性作用，以及為何它現(xiàn)在如此重要，是因?yàn)槲覀儊?lái)到了數(shù)據(jù)、運(yùn)算能力以及算法復(fù)雜度的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。
2019-07-03 16:27:591484 神經(jīng)模態(tài)芯片近幾年來(lái)的落地方向按照神經(jīng)元規(guī)?？梢苑殖蓛深?lèi)。
2019-08-09 18:46:252597 機(jī)器學(xué)習(xí)為企業(yè)提供了翻譯文檔的新機(jī)會(huì)，他們可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)翻譯營(yíng)銷(xiāo)材料和其他文獻(xiàn)。
2019-12-03 16:26:514988 只有人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)公司真正地理解潛在客戶的挑戰(zhàn)，才能夠從客戶角度出發(fā)創(chuàng)造出能夠真正賦能效率和有效性的產(chǎn)品。
2020-03-26 10:00:15978 機(jī)器學(xué)習(xí)為企業(yè)提供了翻譯文檔的新機(jī)會(huì)，他們可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)翻譯營(yíng)銷(xiāo)材料和其他文獻(xiàn)。
2020-04-05 22:16:211638 云端機(jī)器人由云端大腦、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)VBN和及機(jī)器人本體等組成。其中，云端大腦提供機(jī)器人所需要的智能視覺(jué)、智能聽(tīng)覺(jué)、智能運(yùn)動(dòng)等多模態(tài)AI能力，通過(guò)遍布全球的移動(dòng)通信安全高速網(wǎng)絡(luò)，將能力傳輸給遠(yuǎn)端的機(jī)器人控制器和各種機(jī)器人、智能設(shè)備本體上。
2020-07-01 09:50:463618 新的 AI 技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)有哪些？多模態(tài)學(xué)習(xí)技術(shù)一定是其中之一。
2020-07-18 09:19:122376 近年來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展歸因于我們有極其龐大的數(shù)據(jù)用來(lái)訓(xùn)練算法。當(dāng)企業(yè)需要落地大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)，往往會(huì)面臨很多難題，如何解決這些問(wèn)題？如何系統(tǒng)了解大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)落地的技巧？其適用
2020-07-31 16:22:121045 隨著技術(shù)的發(fā)展，使用生物識(shí)別技術(shù)實(shí)施安全個(gè)人識(shí)別協(xié)議的挑戰(zhàn)正在增加，并且在世界上幾乎每個(gè)市場(chǎng)中對(duì)于準(zhǔn)確的人類(lèi)識(shí)別的需求都比以往更高。生物識(shí)別管理市場(chǎng)的并行發(fā)展已經(jīng)確定，用于識(shí)別目的的單個(gè)硬件模態(tài)的使用可能不再是許多行業(yè)的最明智的選擇，那多模態(tài)生物識(shí)別系統(tǒng)有哪些優(yōu)勢(shì)？
2020-10-09 15:30:393706 由于我們的主要任務(wù)是選擇一種學(xué)習(xí)算法，并對(duì)某些數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，所以最可能出現(xiàn)的兩個(gè)問(wèn)題不外乎是“壞算法”和“壞數(shù)據(jù)”，本文主要從壞數(shù)據(jù)出發(fā)，帶大家了解目前機(jī)器學(xué)習(xí)面臨的常見(jiàn)問(wèn)題和挑戰(zhàn)，從而更好地學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)理論。
2020-10-23 11:42:4918042 
什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？機(jī)器學(xué)習(xí)是英文名稱(chēng)MachineLearning（簡(jiǎn)稱(chēng)ML）的直譯。機(jī)器學(xué)習(xí)涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。
2020-11-12 10:19:121916 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《毫米波到底存在哪些缺點(diǎn).pdf》資料免費(fèi)下載
2020-11-26 02:22:00318 隨著Transformer在視覺(jué)中的崛起，Transformer在多模態(tài)中應(yīng)用也是合情合理的事情，甚至以后可能會(huì)有更多的類(lèi)似的paper。
2021-03-25 09:29:5911785 
基于哈希的跨模態(tài)檢索以其存儲(chǔ)消耗低、査詢速度快等優(yōu)點(diǎn)受到廣泛的關(guān)注?？?b class="flag-6" style="color: red">模態(tài)哈希學(xué)習(xí)的核心問(wèn)題是如何對(duì)不同模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效地共享語(yǔ)義空間嵌入學(xué)習(xí)。大多數(shù)算法在對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行共享空間嵌入的過(guò)程中忽略了
2021-03-31 11:28:2812 在連續(xù)維度情感識(shí)別任務(wù)中，每個(gè)模態(tài)內(nèi)部凸顯情感表達(dá)的部分并不相同，不同模態(tài)對(duì)于情感狀態(tài)的影響程度也有差別。為此，通過(guò)學(xué)習(xí)各個(gè)模態(tài)特征并采用合理的融合方式，提出一種基于層次注意力機(jī)制的多模態(tài)維度情感
2021-04-01 11:20:519 多軸機(jī)器人和機(jī)床中的時(shí)序挑戰(zhàn)綜述
2021-05-29 14:08:1911 ●當(dāng)前機(jī)器學(xué)習(xí)落地挑戰(zhàn)● 近二十年來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)已廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、生物特征識(shí)別、搜索引擎、醫(yī)學(xué)診斷、檢測(cè)信用卡欺詐、證券市場(chǎng)分析、DNA序列測(cè)序、語(yǔ)音和手寫(xiě)識(shí)別、戰(zhàn)略游戲
2021-06-17 11:14:164146 基于耦合字典學(xué)習(xí)與圖像正則化的跨模態(tài)檢索
2021-06-27 11:23:1839 多模態(tài)MR和多特征融合的GBM自動(dòng)分割算法
2021-06-27 11:45:5432 來(lái)自：哈工大SCIR 本期導(dǎo)讀：近年來(lái)研究人員在計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理方向均取得了很大進(jìn)展，因此融合了二者的多模態(tài)深度學(xué)習(xí)也越來(lái)越受到關(guān)注。本期主要討論結(jié)合文本和圖像的多模態(tài)任務(wù)，將從多模態(tài)預(yù)訓(xùn)練
2021-08-26 16:29:527520 Microchip 最近將其商用現(xiàn)貨 （COTS） 耐輻射技術(shù)擴(kuò)展到閃存。但是，閃存在太空中存在哪些優(yōu)缺點(diǎn)？
2022-04-28 16:54:472574 
本篇綜述通過(guò)對(duì)現(xiàn)有的多模態(tài)圖像合成與編輯方法的歸納總結(jié)，對(duì)該領(lǐng)域目前的挑戰(zhàn)和未來(lái)方向進(jìn)行了探討和分析。
2022-08-23 09:12:191979 圖文多模態(tài)領(lǐng)域典型任務(wù)如img-text retrieval、VQA、captioning、grounding等，目前的學(xué)術(shù)設(shè)定難度尚可。但是， 一旦知識(shí)范圍擴(kuò)展，到了open-ended
2022-09-01 17:14:473123 另一方面，相比于單一的文本數(shù)據(jù)，多模態(tài)數(shù)據(jù)包含了多種不同信息，這些信息之間往往一一對(duì)應(yīng)、互為補(bǔ)充，如何對(duì)齊不同模態(tài)的內(nèi)容并提出有效的多模態(tài)融合機(jī)制是一個(gè)十分棘手的問(wèn)題。
2022-10-19 10:10:113025 提到多模態(tài)融合感知， 我們難免會(huì)覺(jué)得有些困惑 “模態(tài)”，可理解為“感官” 多模態(tài)即將多種感官融合 不夠直觀？ 那今天我們就以一道競(jìng)猜題開(kāi)場(chǎng) 請(qǐng)根據(jù)以下線索猜猜這是什么物品？
2022-11-03 11:59:061058 開(kāi)發(fā)具有智能能力的計(jì)算機(jī)智能體一直是人工智能的一個(gè)宏偉目標(biāo)，如通過(guò)多模態(tài)經(jīng)驗(yàn)和數(shù)據(jù)進(jìn)行理解、推理和學(xué)習(xí)，就像我們?nèi)祟?lèi)使用多種感官模式感知世界的方式一樣。
2022-12-07 14:43:031853 隨著大量預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型在文本對(duì)話任務(wù)中的出色表現(xiàn)，以及多模態(tài)的發(fā)展，在對(duì)話中引入多模態(tài)信息已經(jīng)引起了大量學(xué)者的關(guān)注。
2023-02-09 09:31:263236 隨著大量預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型在文本對(duì)話任務(wù)中的出色表現(xiàn)，以及多模態(tài)的發(fā)展，在對(duì)話中引入多模態(tài)信息已經(jīng)引起了大量學(xué)者的關(guān)注。目前已經(jīng)提出了各種各樣的多模態(tài)對(duì)話數(shù)據(jù)集，主要來(lái)自電影、電視劇、社交媒體平臺(tái)等
2023-02-22 11:03:012185 
最近，很多方法學(xué)習(xí)與文本、音頻等對(duì)齊的圖像特征。這些方法使用單對(duì)模態(tài)或者最多幾種視覺(jué)模態(tài)。最終嵌入僅限于用于訓(xùn)練的模態(tài)對(duì)。因此，視頻 - 音頻嵌入無(wú)法直接用于圖像 - 文本任務(wù)，反之亦然。學(xué)習(xí)真正的聯(lián)合嵌入面臨的一個(gè)主要障礙是缺乏所有模態(tài)融合在一起的大量多模態(tài)數(shù)據(jù)。
2023-05-11 09:30:441973 
大型語(yǔ)言模型LLM（Large Language Model）具有很強(qiáng)的通用知識(shí)理解以及較強(qiáng)的邏輯推理能力，但其只能處理文本數(shù)據(jù)。雖然已經(jīng)發(fā)布的GPT4具備圖片理解能力，但目前還未開(kāi)放多模態(tài)輸入接口并且不會(huì)透露任何模型上技術(shù)細(xì)節(jié)。因此，現(xiàn)階段，如何利用LLM做一些多模態(tài)任務(wù)還是有一定的研究?jī)r(jià)值的。
2023-05-11 17:09:161571 
基于開(kāi)源多模態(tài)模型 OpenFlamingo，作者使用公開(kāi)數(shù)據(jù)集創(chuàng)建了各種視覺(jué)指令數(shù)據(jù)，包括視覺(jué)問(wèn)答、圖像字幕、視覺(jué)推理、文本 OCR 和視覺(jué)對(duì)話。此外，還使用僅包含語(yǔ)言指令數(shù)據(jù)的語(yǔ)言模型組件進(jìn)行了訓(xùn)練。
2023-05-12 09:55:031724 
LLM 與通用人工智能（AGI）之間仍存在顯著差距。首先，大多數(shù)當(dāng)前 LLM 只能感知和理解多模態(tài)內(nèi)容，而不能自然而然地生成多模態(tài)內(nèi)容。其次，像圖像和語(yǔ)音這樣的連續(xù)信號(hào)不能直接適應(yīng)接收離散 token 的 LLM。
2023-05-22 14:38:061333 
最近，很多方法學(xué)習(xí)與文本、音頻等對(duì)齊的圖像特征。這些方法使用單對(duì)模態(tài)或者最多幾種視覺(jué)模態(tài)。最終嵌入僅限于用于訓(xùn)練的模態(tài)對(duì)。因此，視頻 - 音頻嵌入無(wú)法直接用于圖像 - 文本任務(wù)，反之亦然。學(xué)習(xí)真正的聯(lián)合嵌入面臨的一個(gè)主要障礙是缺乏所有模態(tài)融合在一起的大量多模態(tài)數(shù)據(jù)。
2023-05-26 15:45:071480 
5月30日，“多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)高峰論壇”在軟通動(dòng)力總部舉行。近百位專(zhuān)家學(xué)者、行業(yè)大咖和產(chǎn)業(yè)精英齊聚一堂，共同探討多模態(tài)大模型的產(chǎn)業(yè)機(jī)遇和未來(lái)發(fā)展。論壇上，元乘象 ChatImg2.0、軟通天璇2.0 MaaS平臺(tái)重磅發(fā)布。同時(shí)，進(jìn)行了多項(xiàng)產(chǎn)業(yè)合作簽約，共同推動(dòng)多模態(tài)大模型產(chǎn)業(yè)落地。
2023-05-31 10:14:431258 
了許多解決深度多模態(tài)感知問(wèn)題的方法。
然而，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的設(shè)計(jì)，并沒(méi)有通用的指導(dǎo)方針，關(guān)于“融合什么”、“何時(shí)融合”和“如何融合”的問(wèn)題仍然沒(méi)有定論。本文系統(tǒng)地總結(jié)了自動(dòng)駕駛
中深度多模態(tài)目標(biāo)檢測(cè)和語(yǔ)義分割的方法，
2023-06-06 10:37:110 隨著 GPT-4 和 Stable Diffusion 等模型多模態(tài)能力的突飛猛進(jìn)，多模態(tài)大模型已經(jīng)成為大模型邁向通用人工智能（AGI）目標(biāo)的下一個(gè)前沿焦點(diǎn)?？傮w而言，面向圖像和文本的多模態(tài)生成能力
2023-07-10 10:05:011255 
熱度。Flamingo 具備強(qiáng)大的多模態(tài)上下文少樣本學(xué)習(xí)能力。 Flamingo 走的技術(shù)路線是將大語(yǔ)言模型與一個(gè)預(yù)訓(xùn)練視覺(jué)編碼器結(jié)合，并插入可學(xué)習(xí)的層來(lái)捕捉跨模態(tài)依賴，其采用圖文對(duì)、圖文交錯(cuò)文檔、視頻文本對(duì)組成的多模態(tài)數(shù)據(jù)訓(xùn)練，在少樣本上下文學(xué)習(xí)方面表現(xiàn)出強(qiáng)大能力。
2023-07-16 20:45:021370 
機(jī)器人馴服者 Madeline Gannon：新平臺(tái)將大規(guī)模馴服機(jī)器
2023-08-01 15:00:181133 for Multi-Modal Retrieval 背景介紹 盡管當(dāng)前主流搜索引擎主要面向文本數(shù)據(jù)，然而多媒體內(nèi)容的增長(zhǎng)一直是互聯(lián)網(wǎng)上最顯著趨勢(shì)之一，各種研究表明用戶更喜歡搜索結(jié)果中出現(xiàn)生動(dòng)的多模態(tài)內(nèi)容。因而，針對(duì)于多
2023-08-06 22:00:031796 
多模態(tài)（Multimodality）是指在信息處理、傳遞和表達(dá)中涉及多種不同的感知模態(tài)或信息來(lái)源。這些感知模態(tài)可以包括語(yǔ)言、視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)等，它們共同作用來(lái)傳遞更豐富、更全面的信息。在多模態(tài)系統(tǒng)中
2023-08-21 09:49:521518 
目前，單流架構(gòu)模型在視頻分類(lèi)、情感分析、圖像生成等多模態(tài)領(lǐng)域中得以廣泛應(yīng)用，單流模型具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、容易實(shí)現(xiàn)、高準(zhǔn)確率等優(yōu)勢(shì)，在虛假新聞檢測(cè)領(lǐng)域中，是一個(gè)極具潛力的研究方向。
2023-09-11 16:26:303694 
單片機(jī)中ADC采集都存在哪些誤差？
2023-09-18 16:31:073804 
由于固有的模態(tài)缺口，如CLIP語(yǔ)義主要關(guān)注模態(tài)共享信息，往往忽略了可以增強(qiáng)多模態(tài)理解的模態(tài)特定知識(shí)。因此，這些研究并沒(méi)有充分認(rèn)識(shí)到多模式創(chuàng)造和理解之間潛在的學(xué)習(xí)協(xié)同作用，只顯示出創(chuàng)造力的微小提高，并且在多模式理解方面仍然存在不足。
2023-09-25 17:26:431532 
其中最后一個(gè)表示監(jiān)督信號(hào)是從圖像本身中挖掘出來(lái)的，流行的方法包括對(duì)比學(xué)習(xí)、非對(duì)比學(xué)習(xí)和masked image建模。在這些方法之外，文章也進(jìn)一步討論了多模態(tài)融合、區(qū)域級(jí)和像素級(jí)圖像理解等類(lèi)別的預(yù)訓(xùn)練方法。
2023-09-26 16:42:173525 
傳統(tǒng)的多模態(tài)/多任務(wù)觸覺(jué)感知系統(tǒng)通過(guò)集成多種傳感單元來(lái)達(dá)到多模態(tài)觸覺(jué)信息的解耦，但其往往導(dǎo)致系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，以及需要應(yīng)對(duì)來(lái)自不同刺激間的干擾。
2023-10-18 11:24:482013 
深度學(xué)習(xí)的大模型時(shí)代已經(jīng)來(lái)臨,越來(lái)越多的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型在文本、視覺(jué)和多模態(tài)領(lǐng)域展示出杰出的生成和推理能力。然而大模型巨大的參數(shù)量有兩個(gè)明顯缺點(diǎn)
2023-11-08 16:20:252318 
不同于單模態(tài)模型編輯，多模態(tài)模型編輯需要考慮更多的模態(tài)信息。文章出發(fā)點(diǎn)依然從單模態(tài)模型編輯入手，將單模態(tài)模型編輯拓展到多模態(tài)模型編輯，主要從以下三個(gè)方面：可靠性（Reliability），穩(wěn)定性（Locality）和泛化性（Generality）。
2023-11-09 14:53:221018 
目前的 VL 預(yù)訓(xùn)練方法通常僅適用于視覺(jué)和語(yǔ)言模態(tài)，而現(xiàn)實(shí)世界中的應(yīng)用場(chǎng)景往往包含更多的模態(tài)信息，如深度圖、熱圖像等。如何整合和分析不同模態(tài)的信息，并且能夠在多個(gè)模態(tài)之間建立準(zhǔn)確的語(yǔ)義對(duì)應(yīng)關(guān)系，成為了多模態(tài)領(lǐng)域的一個(gè)新的挑戰(zhàn)。
2023-11-23 15:46:301616 
我們知道，預(yù)訓(xùn)練LLM已經(jīng)取得了諸多驚人的成就， 然而其明顯的劣勢(shì)是不支持其他模態(tài)（包括圖像、語(yǔ)音、視頻模態(tài)）的輸入和輸出，那么如何在預(yù)訓(xùn)練LLM的基礎(chǔ)上引入跨模態(tài)的信息，讓其變得更強(qiáng)大、更通用呢？本節(jié)將介紹“大模型+多模態(tài)”的3種實(shí)現(xiàn)方法。
2023-12-13 13:55:043109 
隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，多模態(tài)成為了一個(gè)備受關(guān)注的研究方向。多模態(tài)技術(shù)旨在將不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行融合，以實(shí)現(xiàn)更加準(zhǔn)確、高效的人工智能應(yīng)用。本文將詳細(xì)介紹多模態(tài)的概念、研究?jī)?nèi)容和應(yīng)用場(chǎng)景，并探討人工智能領(lǐng)域多模態(tài)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。
2023-12-15 14:28:4413428 前段時(shí)間Google推出Gemini多模態(tài)大模型，展示了不凡的對(duì)話能力和多模態(tài)能力，其表現(xiàn)究竟如何呢？
2023-12-28 11:19:522300 
單模態(tài)大模型，通常大于100M～1B參數(shù)。具有較強(qiáng)的通用性，比如對(duì)圖片中任意物體進(jìn)行分割，或者生成任意內(nèi)容的圖片或聲音。極大降低了場(chǎng)景的定制成本。
2024-01-17 10:03:126919 
ByteDance Research 基于開(kāi)源的多模態(tài)語(yǔ)言視覺(jué)大模型 OpenFlamingo 開(kāi)發(fā)了開(kāi)源、易用的 RoboFlamingo 機(jī)器人操作模型，只用單機(jī)就可以訓(xùn)練。
2024-01-19 11:43:08944 
配備 GR00T 模型的機(jī)器人由于需要“吸收消化”外界的多模態(tài)信息，還要快速完成理解、決策、行動(dòng)等一系列動(dòng)作，因此對(duì)于算力的需求是巨量的。
2024-04-12 10:39:46628 商湯科技與海通證券聯(lián)合研發(fā)并發(fā)布了金融行業(yè)內(nèi)首個(gè)面向多業(yè)務(wù)場(chǎng)景的多模態(tài)全棧式大模型。雙方計(jì)劃將這一先進(jìn)技術(shù)應(yīng)用于智能問(wèn)答、合規(guī)風(fēng)控、代碼輔助以及辦公助手等關(guān)鍵業(yè)務(wù)領(lǐng)域，以實(shí)現(xiàn)大模型技術(shù)的全面落地。
2024-05-06 10:16:48868 在人工智能技術(shù)的浩瀚星海中，多模態(tài)交互技術(shù)正成為引領(lǐng)未來(lái)的新航標(biāo)。繼OpenAI的GPT-4o掀起滔天巨浪后，云知聲以創(chuàng)新之姿，推出了其匠心獨(dú)運(yùn)的山海多模態(tài)大模型，正式宣告“Her時(shí)代”的帷幕緩緩拉開(kāi)。
2024-08-27 15:20:21844 多模態(tài)大模型的核心思想是將不同媒體數(shù)據(jù)（如文本、圖像、音頻和視頻等）進(jìn)行融合，通過(guò)學(xué)習(xí)不同模態(tài)之間的關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)更加智能化的信息處理。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，多模態(tài)大模型可以可以理解多種不同模態(tài)的輸入數(shù)據(jù)，并輸出相應(yīng)反饋結(jié)果，例如圖像理解，語(yǔ)音識(shí)別，視覺(jué)問(wèn)題等。
2024-10-18 09:39:382713 具身智能在業(yè)界被普遍認(rèn)為即將掀起人工智能領(lǐng)域的全新浪潮。人形機(jī)器人作為具身智能的絕佳載體，隨著多模態(tài)大模型的迅猛發(fā)展，人形機(jī)器人的智能化程度將顯著提升，進(jìn)而加速其產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程。2024 年極有希望成為
2024-11-15 11:03:481498 剛剛，商湯科技日日新SenseNova多模態(tài)大模型，在權(quán)威綜合評(píng)測(cè)權(quán)威平臺(tái)OpenCompass的多模態(tài)評(píng)測(cè)中取得榜單第一。
2024-12-20 10:39:311573 訓(xùn)練方法與推理策略 性能評(píng)測(cè)體系 現(xiàn)存挑戰(zhàn)與未來(lái)方向 綜述的完整目錄如下： 多模態(tài)的 Tokenization 我們認(rèn)為多模態(tài)的 Tokenization 是 MMNTP 的基石和最重要的部分，它將
2025-01-21 10:11:30988 
多模態(tài)交互 多模態(tài)交互（ Multimodal Interaction ）是指通過(guò)多種感官通道（如視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、觸覺(jué)等）或多種交互方式（如語(yǔ)音、手勢(shì)、觸控、眼動(dòng)等）與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行自然、協(xié)同的信息交互
2025-03-17 15:12:443955 ?在人工智能邁向AGI通用智能的關(guān)鍵道路上，大模型正從單一的文本理解者，演進(jìn)為能同時(shí)看、聽(tīng)、讀、想的“多面手”。驅(qū)動(dòng)這一進(jìn)化的核心燃料，正是高質(zhì)量的多模態(tài)數(shù)據(jù)，而將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為“機(jī)器可讀教材
2025-09-05 13:49:271266 且適應(yīng)性強(qiáng)的控制器，成為機(jī)器人能否穩(wěn)定落地于多樣場(chǎng)景的關(guān)鍵。 多場(chǎng)景落地中的三大挑戰(zhàn) 在實(shí)際部署中，機(jī)器人控制系統(tǒng)常面臨三大核心挑戰(zhàn)： 算力焦慮： 視覺(jué)識(shí)別、SLAM建圖、路徑規(guī)劃等AI任務(wù)對(duì)算力要求極高，傳統(tǒng)控制器難
2025-12-25 18:07:43938 
? ? 多模態(tài)感知大模型驅(qū)動(dòng)的密閉空間自主勘探系統(tǒng) ? ?北京華盛恒輝多模態(tài)感知大模型驅(qū)動(dòng)的密閉空間自主勘探系統(tǒng)，是融合多模態(tài)大模型與自主機(jī)器人技術(shù)的創(chuàng)新型方案。該系統(tǒng)整合視覺(jué)、激光雷達(dá)、聲學(xué)等多源
2025-12-29 11:27:56120
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