我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/12219999#FakeShield提出基于多模态大语言模型的可解释图像篡改检测定位本篇分享论文​​FakeShield:ExplainableImageForgeryDetectionandLocalizationviaMulti-modalLargeLanguageModels​​，北京大学提出基

  在本届RTE2024大会上，来自产业界和学术界的多位专家深入探讨了实时互动和大模型技术的最新进展及其潜在应用。 西湖心辰联合创始人俞佳、声网AI算法工程师乔齐、MiniMax资深音频算法专家张博闻、商汤科技数字文娱解决方案负责人焦文奎以及面壁智能算法VP翟忠武等

参考：https://github.com/deepseek-ai/Janus?tab=readme-ov-file在线demo：https://huggingface.co/spaces/deepseek-ai/JanusFlow-1.3Bcolab使用：https://colab.research.google.com/drive/10MjF6jrvRtJIglYGb-TidhUmei39iXXN?usp=sharing测试T415G显存可以使用，图像

论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.08485代码地址：https://github.com/haotian-liu/LLaVA目录简介VisualInstruction数据生成视觉指令微调模型架构训练简介人类对于世界的认知是通过视觉、语言多个途径的，因此设计出能够遵循多模态的视觉和语言指令的通用大模型成为了人

29套AI全栈大模型项目实战：探索人工智能视频课程中的多模态大模型随着人工智能技术的飞速发展，多模态大模型已成为当前研究的热点。这类模型能够同时处理和理解来自多种模态的信息，如文本、图像、音频和视频等，从而在复杂场景中展现出更强的智能。为了帮助广大开发者掌握这一前沿技术

CLIP图像识别算法详解目录引言CLIP算法概述2.1基于Transformer架构2.2多模态预训练模型2.3跨模态表示学习工作原理3.1维度嵌入：文本与图像编码3.2对比性学习3.3输入两个相关/不相关的文本和图片对3.4计算它们之间的相似度预训练阶段4.1使用大量数据

以下是一篇关于哋它亢AI大模型性能分析的文章示例：哋它亢AI大模型性能分析一、引言在人工智能领域的快速发展中，大模型的出现为各种复杂任务的解决提供了强大的支持。哋它亢AI大模型作为其中的新兴力量，其性能表现备受关注。本文将对哋它亢AI大模型的性能进行深入分析，包

以下是一篇关于哋它亢AI大模型性能分析的文章示例：哋它亢AI大模型性能分析一、引言在人工智能领域的快速发展中，大模型的出现为各种复杂任务的解决提供了强大的支持。哋它亢AI大模型作为其中的新兴力量，其性能表现备受关注。本文将对哋它亢AI大模型的性能进行深入

清华姚班校友马腾宇和他的团队，推出了自创业以来的首个多模态嵌入模型voyage-multimodal-3，而且发布即“SOTA”。据介绍，在对3个多模态检索任务（共20个数据集）进行评估时，voyage-multimodal-3比第二名平均高出了19.63%的检索准确率。这是为包含丰富视觉和文本的文档提供

多模态大模型LLM与AIGC前沿技术实战，基于训练数据和生成算法模型在当今人工智能领域，多模态大模型LLM（大型语言模型）与AIGC（人工智能生成内容）正以前所未有的发展态势，引领着技术革新的浪潮。它们的强大能力背后，训练数据和生成算法模型起着至关重要的作用，深入探究这两方面并了解其在实

结合思通数科的大模型应用场景，可以通过AI技术解析高端制造业的复杂设备与文档数据，自动化地将大型零件、机械图纸、操作手册等文档结构化。大模型能够识别、拆解并分类零部件及其维修保养方法，建立零件与耗材的关系网络，构建出一个庞大的数据库。这种基于多模态技术和语义理解的能力，

大模型如火如荼，研究者们已经不再满足于基本文本的大语言模型（LLM,LargeLanguageModel），AI领域的热点正逐步向多模态转移，具备多模态能力的多模态大型语言模型（MM（Multi-Modal）-LLM）就成了一个备受关注的研究主题。BLIP（BootstrappingLanguage-ImagePretraining）是由Salesforce在2

2024发论文&模型涨点之——迁移学习+多模态融合当迁移学习和多模态融合相结合时，主要是利用迁移学习的优势来提升多模态融合模型的性能，或者利用多模态数据进行更有效的迁移学习。例如，在一个既有图像又有文本的多模态情感分析任务中，可以先在一个大规模的单模态（如图像情感分类或

    海洋是推动高质量发展的关键区域，也是人类未来发展的宝库。然而，我们对海洋生态系统的深入理解尚不足5%。海洋大数据，通过观测、监测、调查、分析和统计等手段获得，已成为我们探索海洋世界的主要工具。        如图1所示，随着全球海洋立体观测网络的不断

来源：晓飞的算法工程笔记公众号，转载请注明出处论文:CLIPAdaptationbyIntra-modalOverlapReduction论文地址：https://arxiv.org/abs/2409.11338创新点提出一种基于轻量级适配的新方法，直接在图像空间中减少CLIP中的模态内重叠（IMO）。新特征与任何利用缓存模型的无训练

文章汉化系列目录文章目录文章汉化系列目录摘要1引言2相关工作2.1Vision中的Transformer2.2自监督学习3方法3.1标记化与位置编码3.1.1DropToken3.2Transformer架构3.3公共空间投影3.4多模态对比学习4实验4.1实验设置4.2结果4.2.1视频动作识别的微调4.2

 LeveragingTCNandTransformerforeffectivevisual-audiofusionincontinuousemotionrecognition利用TCN和Transformer在连续情感识别中实现有效的视音频融合提出了一种新的多模态融合模型，该模型利用时间卷积网络（TCN）和Transformer来提高连续情感识别的性能。Pro

背景在现实世界的多模态情感检测中，由于存在大量的不完整的数据，影响了模型在判断情感时的准确性和鲁棒性，为了解决这一问题，本文提出了一个出了一种新颖的网络结构——Language-dominatedNoise-resistantLearningNetwork(LNLN)，旨在解决数据不完整性问题，在MSA中语言模态通常包

CLIP（ContrastiveLanguage-ImagePre-Training）从名字显而易见：语言-图像，预训练，主要用于学习图像该模型的核心思想是使用大量图像和文本的配对数据进行预训练，以学习图像和文本之间的对齐关系CLIP模型有两个模态，一个是文本模态，一个是视觉模态，包括两个主要部分内容该模型的核心思

  每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗？订阅我们的简报，深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同，从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会，成为AI领域的领跑者。点击订阅，与未来同行！订阅：https://

2024深度学习发论文&模型涨点之——迁移学习+多模态迁移学习是指将一个领域或任务中获得的知识应用到另一个相关领域或任务中的方法。其主要优势在于可以减少对大量训练数据的需求，并提高模型在新任务上的性能。多模态学习是指在不同类型的数据（如图像、文本、音频等）之间共享知

AIAgent,语言交互,多模态感知,大模型应用,自然语言处理,计算机视觉1.背景介绍在人工智能领域，AIAgent（智能代理）作为一种能够感知环境、做出决策并与环境交互的智能体，扮演着越来越重要的角色。一个强大的AIAgent需要具备敏锐的感知能力，才能有效地理解和响应周围世

Paper1题目:LongVU:SpatiotemporalAdaptiveCompressionforLongVideo-LanguageUnderstanding作者团队:MetaAI,KAUST,KoreaUniversity链接:https://arxiv.org/abs/2410.174341.论文试图解决什么问题？是否是一个新问题？MLLM长视频理解问题。是新问题。2.有哪

扩展多模态大语言模型（MLLMs）的长上下文能力对于视频理解、高分辨率图像理解以及多模态智能体至关重要。这涉及一系列系统性的优化，包括模型架构、数据构建和训练策略，尤其要解决诸如随着图像增多性能下降以及高计算成本等挑战。该团队将模型架构调整为Mamba和Transformer

ChatGPT的出现在全球掀起了AI大模型的浪潮，2023年可以被称为AI元年，AI大模型以一种野蛮的方式，闯入你我的生活之中。从问答对话到辅助编程，从图画解析到自主创作，AI所展现出来的能力，超出了多数人的预料，让不少人惊呼：“未来是属于AI的”。AI大模型——成为互联网从业者必备技能。