一、同传翻译技术背景以及面临的一些挑战同传翻译任务是要把源方向的音频翻译成目标方向的文本。该技术主要有两个应用场景：离线语音翻译场景和同传翻译场景。这两个场景最大的区别在于信息量。 场景区别描述同传翻译实时互动，所以只能获取到当前音频流，不能有效获取全量上下文的信息语音翻译已经获取整个音视频的全文的信息语音翻译/同传翻译领域主要有两种技术路线：端到端的技术方案和级联的技术方案。学术界多以端到端的系统为研究方向。端到端的技术方案是直接从源语音到目标的文本生成。端到端的语音翻译模型训练依赖二元数据组集，但这样的数据对只有万级别的数据量，不支持在工业界完整地落地。所以工业界的语音翻译系统还是以级联的
这是我的View(Controller)层次结构:UITabBarController(作为应用的rootViewController)UINavigationController(作为tabBar选项卡之一的viewController)UIViewController(作为UINavigationController的rootViewController)UICollectionView(作为subview)MyViewController.view(作为UICollectionView的部分标题View)因此，我需要从MyViewController中呈现一个模态视图Contro
首先，我创建了一个MainViewController。然后在MainViewController中，我做[selfpresentViewController:modalViewControlleranimated:YEScompletion:nil];modalViewController.modalPresentationStyle=UIModalPresentationFormSheet;当我关闭modalViewController时，在iPhone(iPhone6+除外)上，调用MainViewController的viewDidAppear。在iPad和iPhone6+上，
在我的应用程序中，我在mapView上显示用户位置所以我实现了CLLocationManager。我遇到了BinaryRejected错误.4.5-Appsusingbackgroundlocationservicesmustprovideareasonthatclarifiesthepurposeoftheuse,usingmechanismsdescribedintheHumanInterfaceGuidelines4.5细节您的应用使用后台位置服务，但未按照iOS人机界面指南的要求在位置模式提醒中阐明其使用目的。我们已附上屏幕截图供您引用。后续步骤请重新配置代码中的UIAlert
我有一个以纵向模式显示的UITabBarController。在其中一个选项卡上，我有一个按钮，它以模态方式显示UIViewController(一个简单的Storyboardsegue执行该操作)。我想让这个模态视图以横向模式显示，但我无法让它自动转动。我在模态视图Controller中有这个-(BOOL)shouldAutorotateToInterfaceOrientation:(UIInterfaceOrientation)interfaceOrientation{return(interfaceOrientation==UIInterfaceOrientationLandsc
本月初，OpenAI官宣了其首届开发者大会「OpenAIDevDay」将于两个月后召开，引发热议。很多网友猜测OpenAI将在大会上发布多模态大模型，比如GPT-4-Vision。今天，关于OpenAI的多模态大模型又有了新的消息。多模态大模型「Gobi」能成真吗？根据外媒TheInformation的说法，OpenAI与谷歌正陷入一场旷日持久的大模型竞赛，瞄准了下一代多模态大模型。这类模型可以处理文生图任务、生成代码或者输出可视化图表等。OpenAI联合创始人兼总裁GregBrockman（左）与谷歌DeepMind联合创始人兼CEODemisHassabis（右）在这场竞赛中，谷歌几天前被
论文标题：CausalInterventionandCounterfactualReasoningforMulti-modalFakeNewsDetection论文作者：ZiweiChen,LinmeiHu,WeixinLi,YingxiaShao,LiqiangNie论文来源：ACL2023，Paper代码来源：未公布目录引入贡献基本知识介绍因果图因果关系的干预反事实推理与因果效应方法虚假新闻检测的因果图用因果干预进行去混淆训练用反事实推理减轻图像偏见训练与推理引入为了明确地解释数据偏差，我们首先将假新闻检测的过程表述为如图(a)所示的因果图。除了多模态假新闻检测方法关注的融合特征\(C\)
推荐系统(RS)已经成为在线服务不可或缺的工具。它们集成了各种深度学习技术，可以根据标识符和属性信息对用户偏好进行建模。随着短视频、新闻等多媒体服务的出现，在推荐的同时了解这些内容变得至关重要。此外，多模态特征也有助于缓解RS中的数据稀疏问题。因此，多模态推荐系统(multimodalrecommendationsSystem,MRS)近年来受到了学术界和业界的广泛关注。在本文中，我们将主要从技术角度对MRS模型进行全面的综述。本文首先总结了MRS模型的一般流程和面临的主要挑战，然后分别从特征交互、特征增强和模型优化三个方面介绍了现有的MRS模型。为了方便那些想要研究这个领域的人，我们还总结了
随着今年秋天的临近，谷歌和OpenAI的多模态模型之战，也进入到白热化阶段。就在上周，谷歌已经对一些外部公司开放了多模态大模型Gemini的功能。而OpenAI，当然不会坐以待毙。他们正在争分夺秒地把多模态功能整合进GPT-4里，争取推出功能与Gemini类似的多模态大模型，一举击杀谷歌。传说中的多模态功能，在今年3月OpenAI那场震惊全世界的GPT-4发布会上，已经被展示过——在纸上画个草图，拍个照发给GPT-4，说一声「给我按照这种布局做个网站」，它立马就写出了网页代码。老板GregBrockman亲自上线演示不过随后，多模态仿佛昙花一现，再也没人见过产品化的实体功能。所以，谷歌和Ope
多模态大模型家族，又有新成员了！不仅能将多张图像与文本结合分析，还能处理视频中的时空关系。这款免费开源的模型，在MMbench和MME榜单同时登顶，目前浮动排名也保持在前三位。△MMBench榜单，MMBench是上海AIlab和南洋理工大学联合推出的基于ChatGPT的全方位多模能力评测体系△MME榜单，MME为腾讯优图实验室联合厦门大学开展的多模态大语言模型测评这款多模态大模型名叫MMICL，由北京交通大学、北京大学、UCLA、足智多模公司等机构联合推出。MMICL一共有两个基于不同LLM的版本，分别基于Vicuna和FlanT5XL两种核心模型。这两个版本都已经开源，其中，FlanT5X
