近年来,随着人工智能技术的飞速发展,多模态大模型通过整合文本、图像、音频、视频等多种模态数据,在跨模态理解、生成与推理任务中展现出前所未有的潜力。包括GPT-4o、Gemini、DeepSeek Janus-Pro在内的一系列多模态大模型先后出现,多...近年来,随着人工智能技术的飞速发展,多模态大模型通过整合文本、图像、音频、视频等多种模态数据,在跨模态理解、生成与推理任务中展现出前所未有的潜力。包括GPT-4o、Gemini、DeepSeek Janus-Pro在内的一系列多模态大模型先后出现,多模态大语言模型(Multimodal Large Language Models,MLLMs)方法与技术不仅在视觉内容理解、跨模态检索、文本到图像与视频生成等场景中展现出强大能力,也为人工智能在医疗、教育、工业制造、数字媒体等领域的创新应用提供了突破性工具。然而,多模态大模型的构建与应用仍面临诸多挑战:如何有效融合异构模态数据,实现跨模态语义对齐与知识迁移?如何提升模型对复杂场景的泛化能力与可解释性?如何降低多模态大模型的训练与推理成本,并保障其安全性与伦理合规性?如何在不同垂直领域适配优化多模态大模型,以解决领域特定应用问题?这些问题亟需学术界与工业界共同探索创新解决方案。展开更多
文摘近年来,随着人工智能技术的飞速发展,多模态大模型通过整合文本、图像、音频、视频等多种模态数据,在跨模态理解、生成与推理任务中展现出前所未有的潜力。包括GPT-4o、Gemini、DeepSeek Janus-Pro在内的一系列多模态大模型先后出现,多模态大语言模型(Multimodal Large Language Models,MLLMs)方法与技术不仅在视觉内容理解、跨模态检索、文本到图像与视频生成等场景中展现出强大能力,也为人工智能在医疗、教育、工业制造、数字媒体等领域的创新应用提供了突破性工具。然而,多模态大模型的构建与应用仍面临诸多挑战:如何有效融合异构模态数据,实现跨模态语义对齐与知识迁移?如何提升模型对复杂场景的泛化能力与可解释性?如何降低多模态大模型的训练与推理成本,并保障其安全性与伦理合规性?如何在不同垂直领域适配优化多模态大模型,以解决领域特定应用问题?这些问题亟需学术界与工业界共同探索创新解决方案。
