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

applicationandabilityhttps://arxiv.org/pdf/2402.15116LMAs,proficientinprocessingdiversedatamodalities,surpasslanguage-onlyagentsindecision-makingandresponsegenerationacrossvariedscenarios.Theiradaptabilitymakesthemexceptionallyu

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题目：基于点门控深度网络的b型超声和超声弹性成像的多模态特征学习与融合诊断摘要：b型超声和超声弹性成像可用于前列腺癌（PCa）的临床诊断。两种超声（US）模式的结合使用计算机辅助可能有助于提高诊断性能。提出了一种基于多模态超声的计算机辅助诊断（CAD）技术。首先，从b型US图像和超声

Cohere发布最先进的多模态人工智能搜索模型，为图像数据释放真正的商业价值。Embed3是我们业界领先的人工智能搜索模型，现在已实现多模态化。这一进步使企业能够从存储在图像中的大量数据中挖掘出真正的价值。企业现在可以建立系统，准确、快速地搜索重要的多模态资产，如复

在计算机视觉（CV）领域，多模态融合是一个热门的研究方向，下面列出了一些有代表性的研究论文：一、”LookingtoListenattheCocktailParty”；二、”VQA:VisualQuestionAnswering”；三、”AreYouLooking?GroundingtoMultipleModalitiesinVision-and-LanguageNavigation”；四

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ASurveyonMultimodalLargeLanguageModelshttps://arxiv.org/pdf/2306.13549多模态大预言模型，其是基于LLM，同时具有了接收、推理、输出多模态信息的能力。Inlightofthiscomplementarity,LLMandLVMruntowardseachother,leadingtothenewfieldofMultimodalL

DocKylin:ALargeMultimodalModelforVisualDocumentUnderstandingwithEfficientVisualSlimmingarxiv:http://arxiv.org/abs/2406.19101视觉处理器+LLM：视觉处理器：SwinTransformer创新点：通过：1、去除图片冗余像素；2、去除冗余token。来减小模型中的视觉处理器的参数量

Howtopassmultimodaldatadirectlytomodelshttps://python.langchain.com/v0.2/docs/how_to/multimodal_inputs/Herewedemonstratehowtopassmultimodalinputdirectlytomodels.WecurrentlyexpectallinputtobepassedinthesameformatasOpenAIe

首先解释这篇工作名称Palm-E，发表时间为2023.03，其中的Palm是谷歌内部在2022.04开发的大语言模型，功能类似ChatGPT，只是由于各种原因没有那样火起来，E是Embodied的首字母，翻译过来就是具身多模态大语言模型大模型，我们一般习惯将其称为具身多模态大模型。何为具身？这个词听起来非常

1.Initially,Ithoughtthatdigitalmultimodalwritingsimplycombinestraditionaltextwritingwithmultimediaelementssuchasimages,audio,video,etc.However,asIexploredthisfieldmoredeeply,Icametorealizethatdigitalmultimodalwritingis

ReflectiveJournalFinal1.Atthebeginningofthecourse,Ijusthaveablurryunderstandingofdigitalmultimodalcomposing.Afterhavingcoursesformanytimes,Igraduallygraspedtheconceptofdigitalmultimodalcomposing.Thekeyresidesin“multim

Firstofall,Iwouldliketothankmyteachers,LiuFulanandZhouMengchen,fortheirguidancethroughoutthesemester.Iamalsoverygratefultotheteachersforgivingmethisopportunitytolearndigitalmultimodalwritingsystematically.AlthoughI

郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Abstract大型多模态模型(LMM)将大语言模型扩展到视觉领域。最初的LMM使用整体图像和文本提示词来生成无定位的文本响应。最近，区域级LMM已被用于生成视觉定位响应。然而，它们仅限于一次仅引用单个目标类别，要求用户指定

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Inthepasttwoweeks,Ihavelearnedtoinfertheemotionsofcharactersfromdetails.Forexample,inthefirstclass,weobservedtheprotagonist'semotionsthroughthedetailsofthevideo"TheNecklace",anddiscoveredherunwillingnes

Duringthetwoweeksofstudy,Ihavegainedadeeperunderstandingofmultimodalwriting,whichisacombinationoftext,images,audioandvideosoastoexpressinformationmorecomprehensivelyandunderstandthecontentmoreintuitively.Besides,Iha

目录概FREEDOMMotivationFrozenItem-ItemgraphDenoisingUser-ItemBipartiteGraphTwoGraphsforLearning代码ZhouX.andShenZ.Ataleoftwographs:Freezinganddenoisinggraphstructuresformultimodalrecommendation.概本文主要是对LATTICE的改进.FREE

概述提出了InstructRL，包含一个multimodaltransformer用来将视觉obs和语言的instruction进行编码，以及一个transformer-basedpolicy，可以基于编码的表示来输出actions。前者在1M的image-text对和NL的text上进行训练，后者跟踪了整个obs和act的历史，自回归地输出动作。问题纯语言

一、摘要随着社交媒体的快速发展，假新闻已经成为一个重大的社会问题，它无法通过人工调查及时解决。这激发了大量关于自动假新闻检测的研究。大多数研究探索了基于新闻记录

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WangQ,ZhanL,ThompsonP,etal.Multimodallearningwithincompletemodalitiesbyknowledgedistillation[C]//Proceedingsofthe26thACMSIGKDDInternatio