AI之MLM：《MM-LLMs:RecentAdvancesinMultiModalLargeLanguageModels多模态大语言模型的最新进展》翻译与解读目录《MM-LLMs:RecentAdvancesinMultiModalLargeLanguageModels》翻译与解读Abstract摘要Figure1:ThetimelineofMM-LLMs1、Lntroduction引言痛点：传统的MM模型，从头开始训练时会产生大量的计算成本合理方法：采用基于现成的预训练的单模态基础模型的MM-LLMs=利用LLM作为认知动力+其它模态的基础模型提供的高质量的表示+多模态连接+协同推理实战流
视觉指令微调火了。这篇论文名为VisualInstructionTuning，由威斯康星大学麦迪逊分校，微软研究院和哥伦比亚大学共同出品。作者包括HaotianLiu，ChunyuanLi，QingyangWu和YongJaeLee。同时，研究人员也在GitHub上开源了他们的代码、模型和数据集。论文也发布在了Arxiv上。讲解那么LLaVA的功能究竟是什么呢？如果一头扎进论文，不熟悉的朋友可能会有些陌生。我们先看看LLaVA自己怎么说。以上回答生成自LLaVA的Chatbot，我输入的问题是，LLaVA的功能是什么，用户该如何利用它？回答如下：LLaVA是一个大语言和视觉助手，在UWMadi
序在信息技术日新月异的今天，开源软件以其独特的魅力和影响力，正逐渐成为软件产业的新常态。开源软件的低成本、高度可协作性和透明度等特点，不仅吸引了无数企业和个人用户的青睐，更为软件行业带来了前所未有的繁荣景象。一、开源软件与技术创新开源软件的开放源代码促进了技术创新的速度和广度。通过全球开发者的协作和交流，开源项目能够快速迭代和改进，实现技术上的突破。具体来说：删除线格式问题解决与漏洞修复：由于源代码的公开性，开发者可以迅速发现并修复软件中的漏洞和错误。这种集体智慧的方式比传统的封闭开发模式更加高效，有助于提升软件的质量和安全性。功能增强与创新：开源软件的开放性鼓励开发者贡献新的功能和想法。这些
1.背景介绍在现代科技中，机器人技术的发展已经取得了巨大的进步。机器人不仅仅是在工业生产中的辅助工具，还在家庭生活、医疗保健、军事等领域发挥着重要作用。为了使机器人更加智能化和人类化，机器人多模态交互和人机交互技术变得越来越重要。本文将从以下几个方面进行探讨：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体最佳实践：代码实例和详细解释说明实际应用场景工具和资源推荐总结：未来发展趋势与挑战附录：常见问题与解答1.背景介绍机器人多模态交互是指机器人与人类或其他设备之间的多种形式的交互，例如语音、视觉、触摸等。这种交互方式可以让机器人更加智能化、人类化，提高其在各种应用场
来源：虹科数字化与AR虹科分享丨AR与AI融合加速，医疗护理更便捷！原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/Fi0wNfk_TDXRo_1-6cSRNQ欢迎关注虹科，为您提供最新资讯！#AR眼镜#医疗护理根据ReportsandData的AR市场发展报告，到2026年，预计医疗保健市场中的AR/VR行业规模将达到70.5亿美元。这一趋势主要受到对创新诊断技术、神经系统疾病和疾病意识不断增长的需求驱动。信息技术领域的进步，包括笔记本电脑、计算机、互联网连接和移动应用程序的发展，也被认为是刺激市场需求的重要因素。医疗保健行业正在经历转变，其中AR技术的应用涵盖了多个领域。包
Agent的发展成为了LLM发展的一个热点。只需通过简单指令，Agent帮你完成从输入内容、浏览网页、选择事项、点击、返回等一系列需要执行多步，才能完成的与网页交互的复杂任务。比如给定任务：“搜索Apple商店，了解iPad智能保护壳SmartFolio的配件，并查看最近的自提点位置（邮政编码90038）。”下图演示Agent如何按照在线方式逐步与Apple网站进行交互，完成任务。在最后的屏幕截图中，Agent获取了所需的信息，然后选择"ANSWER"动作进行回应和导航的结束。▲在线网络浏览完整轨迹的屏幕截图Agent与Apple网站进行交互，并获得答案：“AppleValleyFair。”
本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享4.0国际许可协议进行许可。本作品(李兆龙博文,由李兆龙创作)，由李兆龙确认，转载请注明版权。文章目录引言M2Bench测试结果从Lindorm看待多模的发展方向总结引言《M2Bench:ADatabaseBenchmarkforMulti-ModelAnalyticWorkloads》阐述了一种测试多模型数据库系统的Benchmark方法，我理解对于Benchmark而言，核心点在于测试方法与数据生成。测试方法的角度看，M2Bench基于E-Commerce，Healthcare，Disaster&Safety三个业务场景，总结出17种涉及r
前言： 目前两个uniappvuecli开发的项目【A、B】，新规划的项目C：需要融合项目B80%的功能模块，同时也需要涵盖项目A的所有功能模块。应用需求： 1、新项目C【小程序】可支持切换到应用A/C界面【内部通过初始化、路由跳转实现切换】【因此新项目C考虑基于项目A的工程上开发,git引入项目B】 2、工程A在H5中需要打包成两个应用：A应用、C应用；实现思路： 1、A项目工程上开发新应用C，引入B工程的模块/代码：通过git地址，安装依赖的方式引入B项目； 2、A工程：小程序打包为一个应用[A+C]、H5拆分应用[A/
摘要 在多焦点图像的传统融合方法中，由焦点测量生成的焦点图通常对配准错误和噪声敏感，或者产生对齐不良的边界。虽然许多最先进的算法使用更复杂的策略或程序来解决这个问题，但在本文中，我们建议直接从获得使用小尺度和大尺度聚焦测量的两个尺度的不完美观测（聚焦图）中估计聚焦图。这将有助于通过利用两个尺度观察到的焦点图的互补特性，即对误配准（和噪声）的鲁棒性和更好对齐的边界，实现更稳健的融合。首先使用基于随机游动的算法从概率角度对估计进行建模，在该算法中，我们试图求解焦点图的每个像素与观测到的像素相关联的概率。然后我们发现，这种方法等效于求解一个替代目标函数，大大提高了计算效率和估计结果。1
1.背景介绍人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是一门研究如何让计算机模拟人类智能行为的科学。人类智能包括学习、理解语言、推理、认知、情感、创造等多种能力。人工智能的目标是让计算机具备这些能力，并且能够与人类相互作用，甚至超越人类在某些方面的能力。人工智能的研究历史可以追溯到20世纪50年代，当时的科学家们开始研究如何让计算机模拟人类的思维过程。随着计算机技术的发展，人工智能的研究也逐渐发展成为一门独立的学科。目前，人工智能的研究已经取得了很大的进展，例如机器学习、深度学习、自然语言处理等领域。这些技术已经被广泛应用于各种领域，例如医疗诊断、金融风险控制、自动驾驶等。
