面向Internet网络的、特定应用的嵌入式操作系统正发展成为当今国际上实时嵌入式系统极为重要的研究内容。该文论述了特定应用嵌入式操作系统ASOS(Application Specific Embedded Operating Systems)的概念和构成特点,阐述了基于组件技...面向Internet网络的、特定应用的嵌入式操作系统正发展成为当今国际上实时嵌入式系统极为重要的研究内容。该文论述了特定应用嵌入式操作系统ASOS(Application Specific Embedded Operating Systems)的概念和构成特点,阐述了基于组件技术构造ASOS的基本方法。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、DeepSeekJanus-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、DeepSeekJanus-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。为深入探讨多模态大模型的前沿理论与技术突破,推动其在各领域的创新应用,《计算机科学与探索》特设“多模态大模型:理论、技术与应用”专题。本专题旨在汇聚多模态学习、大模型架构设计、跨模态知识融合等领域的优秀研究成果,为构建高效、可靠、可扩展的多模态大模型提供理论支持与实践指导,助力人工智能向更通用、更智能的方向发展。欢迎学术界与工业界同仁踊跃投稿,共同推动多模态大模型的理论、技术创新与产业应用落地!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
文摘面向Internet网络的、特定应用的嵌入式操作系统正发展成为当今国际上实时嵌入式系统极为重要的研究内容。该文论述了特定应用嵌入式操作系统ASOS(Application Specific Embedded Operating Systems)的概念和构成特点,阐述了基于组件技术构造ASOS的基本方法。
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、DeepSeekJanus-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。为深入探讨多模态大模型的前沿理论与技术突破,推动其在各领域的创新应用,《计算机科学与探索》特设“多模态大模型:理论、技术与应用”专题。本专题旨在汇聚多模态学习、大模型架构设计、跨模态知识融合等领域的优秀研究成果,为构建高效、可靠、可扩展的多模态大模型提供理论支持与实践指导,助力人工智能向更通用、更智能的方向发展。欢迎学术界与工业界同仁踊跃投稿,共同推动多模态大模型的理论、技术创新与产业应用落地!
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。
