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推进多模态人工智能的开源训练框架
尝试通过组合各种模态来模拟物理现实：图像显示了通过多种模态镜头看到的几个橙子，每个切片都展示了人们感知和理解这一场景的不同方式。从左到右的模态代表表面法线（颜色代表表面方向）、深度（到 […] 的距离
来源:ΑΙhub试图通过组装各种方式来对物理现实进行建模：图像显示了通过多种方式的镜头看到的几个橘子，每个切片都显示出一种不同的方式可能会感知并理解这一场景。从左到右的方式表示表面正常（颜色代表表面方向），深度（与摄像机的距离，红色=接近，蓝色= far），RGB（原始图像），分割（不同的对象和图像区域）和边缘（对象或纹理边界）.2025 EPFL/视觉智能和学习实验室 - CC-BY-SA 4.0
试图通过组装各种方式来对物理现实进行建模：图像显示了通过多种方式的镜头看到的几个橘子，每个切片都显示出一种不同的方式可能会感知并理解这一场景。从左到右的方式表示表面正常（颜色代表表面方向），深度（与摄像机的距离，红色=接近，蓝色= far），RGB（原始图像），分割（不同的对象和图像区域）和边缘（对象或纹理边界）.2025 EPFL/视觉智能和学习实验室 - CC-BY-SA 4.0 视觉智能和学习实验室Tanya Petersen
Tanya Petersen大型语言模型（例如Openai的Chatgpt）已经改变了我们许多人从事一些日常任务的方式。这些生成的人工智能聊天机器人经过语言训练 - 数百个文本的文本“从互联网上”和数十亿个参数训练。
展望未来，许多人认为，驱动生成人工智能的“引擎”将是多模型的模型，不仅是在文本上训练的，而且可以处理其他各种信息方式，包括图像，视频，声音和其他领域的模式例如生物学或大气数据。
多模型建模
视觉智能和学习实验室 计算机和传播科学学院 4M 研究论文了解更多
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