M-Bot由兩個全噴墨打印的柔性電子皮膚貼片組成，即e-skin-R（與機器人連接）和e-skin-H（與人體皮膚連接），e-skin-R由高性能多模態(tài)物理化學傳感器陣列組成，可以安裝在機器人手掌和手指上，e-skin-H由四個表面肌電信號（sEMG）電極陣列（通道）以及一對電刺激電極組成。
2022-07-10 11:53:33
2550 賦能、語音賦能到視覺算法賦能、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)交互技術賦能新智能硬件 喜馬拉雅今年的用戶突破6億，擁有7000萬以上的主播，其中100萬以上是認證主播，在整個音頻行業(yè)的覆蓋率73%，每個用戶平均每天的播放時長超過
2019-12-24 11:46:4314451 多種模態(tài)（聲學、語言模型、視覺特征等）進行聯(lián)合建模，基于深度學習的多模態(tài)語音識別取得了新進展。 ? 多模態(tài)交互的原理及優(yōu)勢 ? 多模態(tài)交互技術融合了多種輸入方式，包括語音、手勢、觸摸和眼動等，使用戶可以根據(jù)自己的喜好和習慣
2023-12-28 09:06:456613 
機器學習的未來在工業(yè)領域采用機器學習機器學習和大數(shù)據(jù)工業(yè)人工智能生態(tài)系統(tǒng)
2020-12-16 07:47:35
機器學習的未來在工業(yè)領域采用機器學習機器學習和大數(shù)據(jù)
2021-01-27 06:02:18
機器開發(fā)人員面臨哪些軟件挑戰(zhàn)以及硬件挑戰(zhàn)？如何去應對這些挑戰(zhàn)？
2021-06-26 07:27:31
熟練程度，但由于其多模態(tài)性質，訓練 EAI 模型需要更多的機器人數(shù)據(jù)。這些機器人數(shù)據(jù)包括各種傳感輸入和交互類型，不僅極具挑戰(zhàn)性，而且收集成本高昂。
訓練 EAI 的第一個挑戰(zhàn)是訪問廣泛、高質量和多樣化
2024-12-24 00:33:31
。
多模態(tài)融合的創(chuàng)新與突破
機器人控制技術的另一個重要突破在于多模態(tài)大模型的應用。相比于僅通過文字進行人機交互的傳統(tǒng)方法，現(xiàn)代機器人能夠融合視覺、聲音、定位等多模態(tài)輸入信息，為任務執(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中國，同時也在促進著產(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)疫專題】活動，持續(xù)為大家分享每期不同主題的相關資料。本期主題：突破口罩+護目鏡挑戰(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器學習(ML)的背景，它是什么，它是如何工作的，它為什么重要，以及 TinyML 是如何適應的機器學習是一個始終存在并經(jīng)常被誤解的技術概念。數(shù)十年來，使用復雜
2022-06-21 11:06:37
與智力開發(fā)等，并且隨著科技的發(fā)展，機器人的應用領域還在不斷擴展。但是機器人的快速發(fā)展也為該領域的研究與開發(fā)人員帶來了巨大的挑戰(zhàn)。機器人領域的著名科學家David Barrett博士（曾任iRobot
2019-07-31 07:17:18
TD-LTE、FDD-LTE和LTE-Advanced(LTE-A)無線技術使用了幾種不同的多種輸入多路輸出(MIMO)技術。鑒于MIMO系統(tǒng)的復雜性正在日益提高，因此相關的測試方法也將更具挑戰(zhàn)性。那么，如何選擇LTE系統(tǒng)測試方法，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，進入到越來越小的物聯(lián)網(wǎng)設備中。而這些物聯(lián)網(wǎng)設備往往體積很小，面臨著許多挑戰(zhàn)，例如功耗、延時以及精度等問題，傳統(tǒng)的機器學習模型無法滿足要求，那么微型機器學習又如何呢？
2021-09-15 09:23:12
掃地機器人已面世約23年了，隨著其智能和自動化程度日益提高，人們可以在其工作時專注于自己的事情。掃地機器人的參考設計和產(chǎn)品點擊此處瀏覽設計如今的掃地機器人上集成了非常多的功能，比如新的拖地功能和自動
2022-11-09 06:02:07
。為探索多場景交互學習的可行方案，領先的移動機器人底盤和軟硬件系統(tǒng)提供商松靈機器人，借助多年的機器人硬件結構創(chuàng)新經(jīng)驗和軟件算法開發(fā)優(yōu)勢，為科研教育用戶開創(chuàng)了全球首款集四種運動模態(tài)和高性能傳感器系統(tǒng)于
2021-08-30 08:39:33
深度學習常用模型有哪些？深度學習常用軟件工具及平臺有哪些？深度學習存在哪些問題？
2021-10-14 08:20:47
` 機器視覺作為新一代的通用技術，在多個領域正式落地開花。而應用最為成果的案例莫非是醫(yī)療、金融和運維三大方面了。首先，在醫(yī)療領域，機器視覺被應用到提供輔助診療，癌癥檢測和機器人手術等方面，幫助醫(yī)生
2019-03-21 11:48:29
“看圖說話+語音問答”的融合交互。
五、結論與未來發(fā)展方向如果說 “大模型上云” 是 AI 的 “星辰大?！?，那么 “多模態(tài)落地端側” 就是 AI 的 “柴米油鹽”—— 后者決定了智能技術能否真正
2025-09-05 17:25:10
的價值。這是機器學習社區(qū)目前面臨的主要挑戰(zhàn)之一。 部署機器學習應用通常比部署傳統(tǒng)軟件應用程序更復雜，因為引入了一個額外的變化維度。雖然典型的軟件應用程序可以更改其代碼和數(shù)據(jù)，但是機器學習應用程序
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丟包的多機器人協(xié)調(diào)控制_尹遜和
2017-01-08 11:20:200 雙擺雜技機器人DD2UD的多模態(tài)混合控制_但遠宏
2017-02-07 18:37:160 自適應并行結構的多模態(tài)生物特征識別
2017-10-16 11:06:0411 針對當前基于機器學習的早期阿爾茨海默?。ˋD）診斷中訓練樣本不足的問題，提出一種基于多模態(tài)特征數(shù)據(jù)的多標記遷移學習方法，并將其應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：多標記遷移學習
2017-12-14 11:22:373 自動情感識別是一個非常具有挑戰(zhàn)性的課題，并且有著廣泛的應用價值．本文探討了在多文化場景下的多模態(tài)情感識別問題．我們從語音聲學和面部表情等模態(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相結合的多機器人強化學習方法，LS-SVM獲得的最優(yōu)學習策略作為LCS的初始規(guī)則集。LCS通過與環(huán)境的交互，能更快發(fā)現(xiàn)指導多機器人強化學習的規(guī)則，為強化學習系統(tǒng)
2018-01-09 14:43:490 機器學習現(xiàn)在可謂是炙手可熱。只要應用機器學習，就可以有效豐富數(shù)據(jù)和知識，促進有價值的任務自動化，包括感知、分類和數(shù)值預測等。而它的“兄弟”——機器發(fā)現(xiàn)，可用于發(fā)現(xiàn)照亮和引導人類的新知識。
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、通過監(jiān)督機器學習的方式進行訓練和學習，讓它取得成功，這樣機器可以學習人類世界更多的常識和規(guī)則。這個不隨著時間的變化而
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，國內(nèi)領先的人工智能企業(yè)云知聲在京召開新聞發(fā)布會，正式公布了其多模態(tài)AI芯片戰(zhàn)略與規(guī)劃。會上同步曝光
2019-01-03 15:59:121681 因此，當研究問題或數(shù)據(jù)集包括多個這樣的模態(tài)時，其特征在于多模態(tài)。 本文主要關注但不僅僅關注三種形式：自然語言既可以是書面的，也可以是口頭的; 視覺信號，通常用圖像或視頻表示; 和聲音信號，編碼聲音和口頭信息，如韻律和聲音表達。
2019-01-21 13:38:249421 機器學習的變革性作用，以及為何它現(xiàn)在如此重要，是因為我們來到了數(shù)據(jù)、運算能力以及算法復雜度的轉折點。
2019-07-03 16:27:591484 神經(jīng)模態(tài)芯片近幾年來的落地方向按照神經(jīng)元規(guī)?？梢苑殖蓛深?。
2019-08-09 18:46:252597 機器學習為企業(yè)提供了翻譯文檔的新機會，他們可以使用機器學習來翻譯營銷材料和其他文獻。
2019-12-03 16:26:514988 只有人工智能/機器學習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 機器學習為企業(yè)提供了翻譯文檔的新機會，他們可以使用機器學習來翻譯營銷材料和其他文獻。
2020-04-05 22:16:211638 云端機器人由云端大腦、神經(jīng)網(wǎng)絡VBN和及機器人本體等組成。其中，云端大腦提供機器人所需要的智能視覺、智能聽覺、智能運動等多模態(tài)AI能力，通過遍布全球的移動通信安全高速網(wǎng)絡，將能力傳輸給遠端的機器人控制器和各種機器人、智能設備本體上。
2020-07-01 09:50:463618 新的 AI 技術發(fā)展趨勢有哪些？多模態(tài)學習技術一定是其中之一。
2020-07-18 09:19:122376 近年來，機器學習技術的發(fā)展歸因于我們有極其龐大的數(shù)據(jù)用來訓練算法。當企業(yè)需要落地大規(guī)模機器學習時，往往會面臨很多難題，如何解決這些問題？如何系統(tǒng)了解大規(guī)模機器學習落地的技巧？其適用
2020-07-31 16:22:121045 隨著技術的發(fā)展，使用生物識別技術實施安全個人識別協(xié)議的挑戰(zhàn)正在增加，并且在世界上幾乎每個市場中對于準確的人類識別的需求都比以往更高。生物識別管理市場的并行發(fā)展已經(jīng)確定，用于識別目的的單個硬件模態(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)生物識別系統(tǒng)有哪些優(yōu)勢？
2020-10-09 15:30:393706 由于我們的主要任務是選擇一種學習算法，并對某些數(shù)據(jù)進行訓練，所以最可能出現(xiàn)的兩個問題不外乎是“壞算法”和“壞數(shù)據(jù)”，本文主要從壞數(shù)據(jù)出發(fā)，帶大家了解目前機器學習面臨的常見問題和挑戰(zhàn)，從而更好地學習機器學習理論。
2020-10-23 11:42:4918042 
什么是機器學習？機器學習是英文名稱MachineLearning（簡稱ML）的直譯。機器學習涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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.pdf》資料免費下載
2020-11-26 02:22:00318 隨著Transformer在視覺中的崛起，Transformer在多模態(tài)中應用也是合情合理的事情，甚至以后可能會有更多的類似的paper。
2021-03-25 09:29:5911785 
基于哈希的跨模態(tài)檢索以其存儲消耗低、査詢速度快等優(yōu)點受到廣泛的關注?？?b class="flag-6" style="color: red">模態(tài)哈希學習的核心問題是如何對不同模態(tài)數(shù)據(jù)進行有效地共享語義空間嵌入學習。大多數(shù)算法在對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行共享空間嵌入的過程中忽略了
2021-03-31 11:28:2812 在連續(xù)維度情感識別任務中，每個模態(tài)內(nèi)部凸顯情感表達的部分并不相同，不同模態(tài)對于情感狀態(tài)的影響程度也有差別。為此，通過學習各個模態(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制的多模態(tài)維度情感
2021-04-01 11:20:519 多軸機器人和機床中的時序挑戰(zhàn)綜述
2021-05-29 14:08:1911 ●當前機器學習落地挑戰(zhàn)● 近二十年來，機器學習已廣泛應用于數(shù)據(jù)挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫(yī)學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰(zhàn)略游戲
2021-06-17 11:14:164146 基于耦合字典學習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自動分割算法
2021-06-27 11:45:5432 來自：哈工大SCIR 本期導讀：近年來研究人員在計算機視覺和自然語言處理方向均取得了很大進展，因此融合了二者的多模態(tài)深度學習也越來越受到關注。本期主要討論結合文本和圖像的多模態(tài)任務，將從多模態(tài)預訓練
2021-08-26 16:29:527520 Microchip 最近將其商用現(xiàn)貨 （COTS） 耐輻射技術擴展到閃存。但是，閃存在太空中存在哪些優(yōu)缺點？
2022-04-28 16:54:472574 
本篇綜述通過對現(xiàn)有的多模態(tài)圖像合成與編輯方法的歸納總結，對該領域目前的挑戰(zhàn)和未來方向進行了探討和分析。
2022-08-23 09:12:191979 圖文多模態(tài)領域典型任務如img-text retrieval、VQA、captioning、grounding等，目前的學術設定難度尚可。但是， 一旦知識范圍擴展，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應、互為補充，如何對齊不同模態(tài)的內(nèi)容并提出有效的多模態(tài)融合機制是一個十分棘手的問題。
2022-10-19 10:10:113025 提到多模態(tài)融合感知， 我們難免會覺得有些困惑 “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猜題開場 請根據(jù)以下線索猜猜這是什么物品？
2022-11-03 11:59:061058 開發(fā)具有智能能力的計算機智能體一直是人工智能的一個宏偉目標，如通過多模態(tài)經(jīng)驗和數(shù)據(jù)進行理解、推理和學習，就像我們?nèi)祟愂褂枚喾N感官模式感知世界的方式一樣。
2022-12-07 14:43:031853 隨著大量預訓練語言模型在文本對話任務中的出色表現(xiàn)，以及多模態(tài)的發(fā)展，在對話中引入多模態(tài)信息已經(jīng)引起了大量學者的關注。
2023-02-09 09:31:263236 隨著大量預訓練語言模型在文本對話任務中的出色表現(xiàn)，以及多模態(tài)的發(fā)展，在對話中引入多模態(tài)信息已經(jīng)引起了大量學者的關注。目前已經(jīng)提出了各種各樣的多模態(tài)對話數(shù)據(jù)集，主要來自電影、電視劇、社交媒體平臺等
2023-02-22 11:03:012185 
最近，很多方法學習與文本、音頻等對齊的圖像特征。這些方法使用單對模態(tài)或者最多幾種視覺模態(tài)。最終嵌入僅限于用于訓練的模態(tài)對。因此，視頻 - 音頻嵌入無法直接用于圖像 - 文本任務，反之亦然。學習真正的聯(lián)合嵌入面臨的一個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 
大型語言模型LLM（Large Language Model）具有很強的通用知識理解以及較強的邏輯推理能力，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，但目前還未開放多模態(tài)輸入接口并且不會透露任何模型上技術細節(jié)。因此，現(xiàn)階段，如何利用LLM做一些多模態(tài)任務還是有一定的研究價值的。
2023-05-11 17:09:161571 
基于開源多模態(tài)模型 OpenFlamingo，作者使用公開數(shù)據(jù)集創(chuàng)建了各種視覺指令數(shù)據(jù)，包括視覺問答、圖像字幕、視覺推理、文本 OCR 和視覺對話。此外，還使用僅包含語言指令數(shù)據(jù)的語言模型組件進行了訓練。
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，像圖像和語音這樣的連續(xù)信號不能直接適應接收離散 token 的 LLM。
2023-05-22 14:38:061333 
最近，很多方法學習與文本、音頻等對齊的圖像特征。這些方法使用單對模態(tài)或者最多幾種視覺模態(tài)。最終嵌入僅限于用于訓練的模態(tài)對。因此，視頻 - 音頻嵌入無法直接用于圖像 - 文本任務，反之亦然。學習真正的聯(lián)合嵌入面臨的一個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”在軟通動力總部舉行。近百位專家學者、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)機遇和未來發(fā)展。論壇上，元乘象 ChatImg2.0、軟通天璇2.0 MaaS平臺重磅發(fā)布。同時，進行了多項產(chǎn)業(yè)合作簽約，共同推動多模態(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)感知問題的方法。
然而，對于網(wǎng)絡架構的設計，并沒有通用的指導方針，關于“融合什么”、“何時融合”和“如何融合”的問題仍然沒有定論。本文系統(tǒng)地總結了自動駕駛
中深度多模態(tài)目標檢測和語義分割的方法，
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，多模態(tài)大模型已經(jīng)成為大模型邁向通用人工智能（AGI）目標的下一個前沿焦點?？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 具備強大的多模態(tài)上下文少樣本學習能力。 Flamingo 走的技術路線是將大語言模型與一個預訓練視覺編碼器結合，并插入可學習的層來捕捉跨模態(tài)依賴，其采用圖文對、圖文交錯文檔、視頻文本對組成的多模態(tài)數(shù)據(jù)訓練，在少樣本上下文學習方面表現(xiàn)出強大能力。
2023-07-16 20:45:021370 
機器人馴服者 Madeline Gannon：新平臺將大規(guī)模馴服機器
2023-08-01 15:00:181133 for Multi-Modal Retrieval 背景介紹 盡管當前主流搜索引擎主要面向文本數(shù)據(jù)，然而多媒體內(nèi)容的增長一直是互聯(lián)網(wǎng)上最顯著趨勢之一，各種研究表明用戶更喜歡搜索結果中出現(xiàn)生動的多模態(tài)內(nèi)容。因而，針對于多
2023-08-06 22:00:031796 
多模態(tài)（Multimodality）是指在信息處理、傳遞和表達中涉及多種不同的感知模態(tài)或信息來源。這些感知模態(tài)可以包括語言、視覺、聽覺、觸覺等，它們共同作用來傳遞更豐富、更全面的信息。在多模態(tài)系統(tǒng)中
2023-08-21 09:49:521518 
目前，單流架構模型在視頻分類、情感分析、圖像生成等多模態(tài)領域中得以廣泛應用，單流模型具有結構簡單、容易實現(xiàn)、高準確率等優(yōu)勢，在虛假新聞檢測領域中，是一個極具潛力的研究方向。
2023-09-11 16:26:303694 
單片機中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語義主要關注模態(tài)共享信息，往往忽略了可以增強多模態(tài)理解的模態(tài)特定知識。因此，這些研究并沒有充分認識到多模式創(chuàng)造和理解之間潛在的學習協(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 
其中最后一個表示監(jiān)督信號是從圖像本身中挖掘出來的，流行的方法包括對比學習、非對比學習和masked image建模。在這些方法之外，文章也進一步討論了多模態(tài)融合、區(qū)域級和像素級圖像理解等類別的預訓練方法。
2023-09-26 16:42:173525 
傳統(tǒng)的多模態(tài)/多任務觸覺感知系統(tǒng)通過集成多種傳感單元來達到多模態(tài)觸覺信息的解耦，但其往往導致系統(tǒng)結構的復雜性，以及需要應對來自不同刺激間的干擾。
2023-10-18 11:24:482013 
深度學習的大模型時代已經(jīng)來臨,越來越多的大規(guī)模預訓練模型在文本、視覺和多模態(tài)領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)量有兩個明顯缺點
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 預訓練方法通常僅適用于視覺和語言模態(tài)，而現(xiàn)實世界中的應用場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，并且能夠在多個模態(tài)之間建立準確的語義對應關系，成為了多模態(tài)領域的一個新的挑戰(zhàn)。
2023-11-23 15:46:301616 
我們知道，預訓練LLM已經(jīng)取得了諸多驚人的成就， 然而其明顯的劣勢是不支持其他模態(tài)（包括圖像、語音、視頻模態(tài)）的輸入和輸出，那么如何在預訓練LLM的基礎上引入跨模態(tài)的信息，讓其變得更強大、更通用呢？本節(jié)將介紹“大模型+多模態(tài)”的3種實現(xiàn)方法。
2023-12-13 13:55:043109 
隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，多模態(tài)成為了一個備受關注的研究方向。多模態(tài)技術旨在將不同類型的數(shù)據(jù)和信息進行融合，以實現(xiàn)更加準確、高效的人工智能應用。本文將詳細介紹多模態(tài)的概念、研究內(nèi)容和應用場景，并探討人工智能領域多模態(tài)的未來發(fā)展趨勢。
2023-12-15 14:28:4413428 前段時間Google推出Gemini多模態(tài)大模型，展示了不凡的對話能力和多模態(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)。具有較強的通用性，比如對圖片中任意物體進行分割，或者生成任意內(nèi)容的圖片或聲音。極大降低了場景的定制成本。
2024-01-17 10:03:126919 
ByteDance Research 基于開源的多模態(tài)語言視覺大模型 OpenFlamingo 開發(fā)了開源、易用的 RoboFlamingo 機器人操作模型，只用單機就可以訓練。
2024-01-19 11:43:08944 
配備 GR00T 模型的機器人由于需要“吸收消化”外界的多模態(tài)信息，還要快速完成理解、決策、行動等一系列動作，因此對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)首個面向多業(yè)務場景的多模態(tài)全棧式大模型。雙方計劃將這一先進技術應用于智能問答、合規(guī)風控、代碼輔助以及辦公助手等關鍵業(yè)務領域，以實現(xiàn)大模型技術的全面落地。
2024-05-06 10:16:48868 在人工智能技術的浩瀚星海中，多模態(tài)交互技術正成為引領未來的新航標。繼OpenAI的GPT-4o掀起滔天巨浪后，云知聲以創(chuàng)新之姿，推出了其匠心獨運的山海多模態(tài)大模型，正式宣告“Her時代”的帷幕緩緩拉開。
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）進行融合，通過學習不同模態(tài)之間的關聯(lián)，實現(xiàn)更加智能化的信息處理。簡單來說，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)，并輸出相應反饋結果，例如圖像理解，語音識別，視覺問題等。
2024-10-18 09:39:382713 具身智能在業(yè)界被普遍認為即將掀起人工智能領域的全新浪潮。人形機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，人形機器人的智能化程度將顯著提升，進而加速其產(chǎn)業(yè)化進程。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，在權威綜合評測權威平臺OpenCompass的多模態(tài)評測中取得榜單第一。
2024-12-20 10:39:311573 訓練方法與推理策略 性能評測體系 現(xiàn)存挑戰(zhàn)與未來方向 綜述的完整目錄如下： 多模態(tài)的 Tokenization 我們認為多模態(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 ）是指通過多種感官通道（如視覺、聽覺、觸覺等）或多種交互方式（如語音、手勢、觸控、眼動等）與計算機系統(tǒng)進行自然、協(xié)同的信息交互
2025-03-17 15:12:443955 ?在人工智能邁向AGI通用智能的關鍵道路上，大模型正從單一的文本理解者，演進為能同時看、聽、讀、想的“多面手”。驅動這一進化的核心燃料，正是高質量的多模態(tài)數(shù)據(jù)，而將原始數(shù)據(jù)轉化為“機器可讀教材
2025-09-05 13:49:271266 且適應性強的控制器，成為機器人能否穩(wěn)定落地于多樣場景的關鍵。 多場景落地中的三大挑戰(zhàn) 在實際部署中，機器人控制系統(tǒng)常面臨三大核心挑戰(zhàn)： 算力焦慮： 視覺識別、SLAM建圖、路徑規(guī)劃等AI任務對算力要求極高，傳統(tǒng)控制器難
2025-12-25 18:07:43938 
? ? 多模態(tài)感知大模型驅動的密閉空間自主勘探系統(tǒng) ? ?北京華盛恒輝多模態(tài)感知大模型驅動的密閉空間自主勘探系統(tǒng)，是融合多模態(tài)大模型與自主機器人技術的創(chuàng)新型方案。該系統(tǒng)整合視覺、激光雷達、聲學等多源
2025-12-29 11:27:56120
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