最近多模态相关的论文好火，原因就不多说了（懂得都懂），因为有不少同学来问了，我就火速整理了一部分来和你们分享。（没更完，后续更新）主要整理了6篇最新的多模态论文，还有10+篇经典的文章，论文包大家可以看文末！6篇最新论文1.CLIP-VG:Self-pacedCurriculumAdaptingofCLIPviaExploitingPseudo-LanguageLabelsforVisualGrounding论文链接：https://arxiv.org/pdf/2305.08685作者提出了CLIP-VG，利用预训练模型CLIP和伪语言标签进行自定进度课程适应，实现无监督地理定位。另外，作者也
AI：2023年6月9日北京智源大会演讲分享之基础模型前沿技术论坛—《工程化打造AI中的CPU》、《构建一个AI系统:在LLM上应用带有RLHF来推进定制》、《多模态预训练的进展回顾与展望》、《扩展大型语言模型:从幂律到稀疏性》导读：《工程化打造AI中的CPU》讲述了基础大模型在AI中的重要性体现在提供计算能力、对产业发展产生重大影响，以及决定后续模型的能力和合规性。Aquila天鹰语言模型系列旨在打造中英文双语能力的大模型，并采用循环迭代的生产流水线。该系列包括基础模型和针对对话和代码生成进行微调训练的模型。评测对大模型的重要性体现在高昂的训练成本和能力复杂性。FlagEval作为评测体系提
1、新建项目然后下一步完成即可，如果完成后pom.xml里面的springboot版本报错，则将版本修改为2.6.6即可解决，可能是新的版本没那么稳定，更换成老的版本就不报错了。新建好后，文件结构只保留pom.xml以及idea必须文件，如下图：2、修改pom.xml文件pom.xml中，作为模块项目的父项目，groupId、artifactId、version是必须的，name、description可以删除，新增打包方式为pom（父级必须定义为pom），新增modules项配置，如下图：3、新建common模块项目在项目上右键菜单，选择新建模块，和新建父项目一样，修改name和groupI
文章目录1.DALL.E2：集艺术之大成2.技术细节2.1CLIP2.2DALL.E2具体方法3.后续1.DALL.E2：集艺术之大成还记得2021年刷爆AI圈的DALL·E，它是基于文本token来生成超现实主义的图像，比如下面的牛油果形状的椅子。最近，OpenAI基于其1.0版本进行了升级，发布了DALL·E2。该版本除了可以像1.0版本一样，从自然语言的描述中创建逼真的图像和艺术，还可以：对现有生成的图片进行二次创作：添加和删除元素的阴影,反射,和纹理。根据现有图片进行风格迁移生成高像素的图片二次创作：编辑图像例如在下面图中，旋转一个位置放置火烈鸟：风格迁移根据提供的一张图片，生成另一种
👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！🤖『微软NewBing引入广告』日活跃用户超1亿，探索广告投放的未来微软正在尝试在NewBing的聊天回复中投放广告。虽然广告被明确标识为AD，但仍引发了讨论和质疑。Bing副总裁兼消费者首席营销官YusufMehdi在微软官方博客中确认了这一消息，并介绍了今后发展方向。目前Bing日活跃用户超过1亿，广告投放计划的核心目标是给广告主带来更多流量和收入，将继续探索在聊天、答案中新的曝光方式（如悬停在广告链接上时，展示广告主的更多链接），而参与了MicrosoftStart合作的广告主将得到更完整的标题展示等。鉴于微软仍将这些广
AI人工智能大模型汇总：类GPT系列模型、模型中转站Auto-GPT、多模态大模型、视觉模型、自然语言模型模型名称发布方类型开源类型原始模型框架paddle版本模型能力模型语言模型参数简介模型链接体验链接paddle版本链接项目链接备注发布日期创建人模型星火认知大模型科大讯飞语言模型未发布暂无paddle文生文中文未知https://xinghuo.xfyun.cn/?ch=bdtg-xh-cy01&bd_vid=116274842644400604572023/05/06王健桐星火认知大模型"StarCoderHuggingFace&ServiceNow语言模型全开源暂无paddle代码生成
近段时间来，AI对话助手在语言任务上取得了不小的进展。这种显著的进步不只是基于LLM强大的泛化能力，还应该归功于指令调优。这涉及到在一系列通过多样化和高质量指令的任务上对LLM进行微调。借助指令调优获得零样本性能的一个潜在原因是，它内化了上下文。这很重要，特别是当用户输入跳过常识性的上下文时。通过纳入指令调优，LLM获得了对用户意图的高度理解，即使在以前未见过的任务中也能表现出更好的零样本能力。然而，一个理想的AI对话助手应该能够解决涉及多种模态的任务。这需要获得一个多样化和高质量的多模式指令跟随数据集。比如，LLaVAInstruct-150K数据集（也被称为LLaVA）就是一个常用的视觉-
这里整理一下平时所用的多模态数据集以备之用，主要分为多模态分类(情感分类，影视分类)多模态问答多模态匹配(检索)多模态生成后面会不断地去添加，也希望能够帮到其他人，欢迎大家补充。【0】.多模态以及其他方向如何入门或者查找数据集？看到评论区有很多小伙伴对多模态方面不知道怎么入门，不知道使用哪些数据集，最简单的方法是找一篇最近最新的相关方向的多模态论文，通过relatedwork可以了解这个方向的发展，通过experiment了解这个方向比较受欢迎的一些数据集。论文可以用google学术或者arxiv查，基本上能查到目前大部分的论文。https://www.aclweb.org/anthology
近年来，随着单细胞技术的迅速发展，我们得以测量了单个细胞的各种特征从而获取单细胞多模态数据（比如scRNA-seq，scATAC-seq，Patch-seq）。这些数据有助于我们深入了解细胞功能和分子机制。比如研究人员近来多通过机器学习方法来分析单细胞多模态数据间的关系，进而理解细胞类型和疾病所涉及的生物学机制。 但是单细胞多模态数据的获取常常成本高昂，并且模态缺失时有发生。而现有的机器学习方法通常需要完全匹配的多模态数据才能进行数据填补和嵌入，不适用于模态缺失的情形。为了解决这个问题，美国威斯康辛大学麦迪逊分校王岱峰实验室开发了一种基于联合变分自动编码器的开源机器学习方法——JointVar
目录基于多模态信息融合的社交媒体谣言检测理论基础及相关技术2.1特征学习2.2注意力机制
