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。展开更多
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...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?展开更多
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...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。展开更多
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...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。展开更多
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...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
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。展开更多
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...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。展开更多
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...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。展开更多
2024年,世界卫生组织发布了“Ethics and governance of artificial intelligence for health.Guidance on large multi-modal models”,将其翻译成中文《卫生领域人工智能的伦理与治理:多模态大模型指南》供中国的同仁参阅,协助规划与...2024年,世界卫生组织发布了“Ethics and governance of artificial intelligence for health.Guidance on large multi-modal models”,将其翻译成中文《卫生领域人工智能的伦理与治理:多模态大模型指南》供中国的同仁参阅,协助规划与卫生领域多模态大模型有关的益处和挑战,并为适当开发、提供和使用多模态大模型提供政策和实践方面的指导。世界卫生组织咨询了20位人工智能领域的顶尖专家,他们确定了在卫生领域使用人工智能的潜在益处和潜在风险,并发布了以协商方式达成一致的六项原则,供正在使用人工智能的政府、开发者和提供者在制定政策和实践时考虑。指南提供了与指导原则相一致的企业内部、政府和国际合作的治理建议,指南的基础是考虑到人类使用卫生领域生成式人工智能独特方式的指导原则和治理建议。生成式人工智能是算法在可用于生成新内容的数据集上进行训练的一种人工智能技术。指南针对其中一种类型的生成式人工智能,即多模态大模型,这种模型可以接受一种或多种类型的数据输入,并产生不局限于输入算法的数据类型的多种输出。据预测,多模态大模型将广泛应用于医疗保健、科学研究、公共卫生和药物开发等领域。多模态大模型也被称为“通用基础模型”,尽管尚未证实多模态大模型能否完成各种任务和目的。展开更多
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...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。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。
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?
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。
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。
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。
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。
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文摘2024年,世界卫生组织发布了“Ethics and governance of artificial intelligence for health.Guidance on large multi-modal models”,将其翻译成中文《卫生领域人工智能的伦理与治理:多模态大模型指南》供中国的同仁参阅,协助规划与卫生领域多模态大模型有关的益处和挑战,并为适当开发、提供和使用多模态大模型提供政策和实践方面的指导。世界卫生组织咨询了20位人工智能领域的顶尖专家,他们确定了在卫生领域使用人工智能的潜在益处和潜在风险,并发布了以协商方式达成一致的六项原则,供正在使用人工智能的政府、开发者和提供者在制定政策和实践时考虑。指南提供了与指导原则相一致的企业内部、政府和国际合作的治理建议,指南的基础是考虑到人类使用卫生领域生成式人工智能独特方式的指导原则和治理建议。生成式人工智能是算法在可用于生成新内容的数据集上进行训练的一种人工智能技术。指南针对其中一种类型的生成式人工智能,即多模态大模型,这种模型可以接受一种或多种类型的数据输入,并产生不局限于输入算法的数据类型的多种输出。据预测,多模态大模型将广泛应用于医疗保健、科学研究、公共卫生和药物开发等领域。多模态大模型也被称为“通用基础模型”,尽管尚未证实多模态大模型能否完成各种任务和目的。
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。
