LLaVA on a Budget: Multimodal AI with Limited Resources
让我们开始从多模式开始预算的LLAVA：具有有限资源的多模式AI首先出现在数据科学方面。
A Practical Guide to Multimodal Data Analytics
BigQuery的ObjectRef统一了结构化和非结构化数据，从而通过SQL和Python启用了多模式分析。
Unlocking Your Data to AI Platform: Generative AI for Multimodal Analytics
直接集成了AI驱动的SQL运算符，并支持对对象存储中使用诸如ObjectRef之类的机制中的任意文件引用，代表了我们与数据交互方式的基本变化。
U.S. Army Demonstrates Multi-Modal Mobility of HIMARS in Support of Salaknib 25
Zambales，菲律宾 - 第一任特遣部队第5营的美国陆军士兵，第三次远程大战，与美国空军第374空军联队一起工作，第5空军，第五空军，菲律宾海军和菲律宾海军成功证明了高空行动型火车系统（Himars Rocket System）的高度摩托车（MISAR MIGH-MY-MY 3）。
US Army demonstrates multi-modal mobility of HIMARS in support of Salaknib 25
圣安东尼奥，菲律宾Zambales - 第一任特遣部队第五营的美国陆军士兵，第三次远程大火营，工作Al ... 得克萨斯州圣马科斯 - 美国陆军工程兵团沃思堡地区和圣马科斯市官员在双百年公园举行了剪彩仪式... 德国安斯巴赫 - 您是否知道橡木（Quercus）可能是中欧最重要的落叶树之一？这是许多Bi ... 的栖息地 当地消防局和驻军安全检查员对建筑物的火灾警报作出回应，他们导航到当地建筑物和... 上的房间号 （纽约州布法罗）2025年6月3日 - 每年，美国陆军工程兵团通过其享有声望的工程来表彰工程和建筑的卓越表现... 由立陶宛克里斯托弗·莱夫普里（Christopher L
在这篇文章中，我们将浏览一个完整的应用程序，该应用程序使用Amazon Bedrock数据自动化处理多模式内容，将提取的信息存储在Anamazon BedRock知识库中，并通过基于RAG的Q＆A接口进行自然语言查询。
When AI Backfires: Enkrypt AI Report Exposes Dangerous Vulnerabilities in Multimodal Models
2025年5月，Enkrypt AI发布了其多模式的红色小组报告，这是一项令人震惊的分析，揭示了可以将高级AI系统轻松地操纵到产生危险和不道德的内容中。该报告的重点是Mistral的两种领先的视觉模型-Pixtral-Large（25.02）和Pixtral-12b，并描绘了模型的图片，这些模型不仅在技术上令人印象深刻的[…] AI反射：Enkrypt AI Report在AI Report中揭示了Multimodal模型中的危险漏洞时，首先出现在Unite.ai上。
Best practices for Meta Llama 3.2 multimodal fine-tuning on Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们分享了针对亚马逊基岩上微调元美洲拉玛3.2多模式的全面最佳实践和科学见解。通过遵循这些准则，您可以微调较小，更具成本效益的模型，以实现可与之匹配甚至超过更大模型的性能，可以降低推理成本和潜伏期，同时保持特定用例的高精度。
2025年4月16日，OpenAI发布了其高级推理模型的升级版本。这些名为O3和O4-Mini的新模型分别对其前任O1和O3-Mini进行了改进。最新型号提供了增强的性能，新功能和更大的可访问性。本文探讨了O3和O4-Mini的主要好处，概述了它们的主要功能，以及[…] OpenAI的O3和O4-Mini内部的帖子：通过多模式推理和集成工具释放新的可能性，并首先出现在Unite.ai上。
Exaforce Raises $75M Series A to Transform Security Operations with Multi-Model Agentic AI
Exaforce是一家尖端的网络安全创业公司，已经从隐形模式下出现，并宣布了由Khosla Ventures，Thomvest Ventures和Mayfield领导的7500万美元系列A融资。这笔资金将推动Exaforce开创性的代理SOC（安全操作中心）平台的发展，该平台设计旨在彻底改变企业如何通过独特的[…] Exaforce筹集了7500万美元的Series A，以使用多模型代理AI筹集了2.500万美元的Serive As，该系列AI首先出现在UNITE.AI.AI.AI上。
Making learning stick: The power of multimodality in classrooms
您是否发现很难让学生参与课程？您的课程有时会拖累吗？我去过那里，相信我，我有一个解决方案可能会改变您的教学方式。让我告诉您我经历过的经历。几个学期前，在我的创意[…]《制作学习棒：教室中多模式的力量》的帖子中首先出现在教育工作者室。
Scaling Laws for Native Multimodal Models
建立可以通过多模式信号有效地感知世界的通用模型一直是一个长期目标。当前的方法涉及分别整合预训练的组件，例如将视觉编码器连接到LLMS和持续的多模式训练。尽管这种方法表现出显着的样本效率，但仍然是一个悬而未决的问题，这是否本质上是优越的。在这项工作中，我们重新审视了本地多模型（NMM）的建筑设计 - 从头开始训练的人 - 并进行广泛的……
Google Cloud Next 2025: Agentic AI Stack, Multimodality, And Sovereignty
新闻来自拉斯维加斯的下一个2025年的热门Google Cloud。最著名的公告？主权AI解决方案本地解决方案，满足及时需求的开发人员创新，非常适用于内容和CX的多模式，以及用于构建企业代理AI堆栈的新元素。缺少什么？在安全域中，AI代理[…]
MM-Ego: Towards Building Egocentric Multimodal LLMs
这项研究旨在全面探索建立以自我为中心视频理解的多模式基础模型。为了实现这一目标，我们在三个方面工作。首先，由于缺乏质量为中心的视频理解的质量检查数据，因此我们将自动生成7m高质量的质量质量样本，用于基于人类通知数据的ego4d的自我中心视频。这是最大的中心QA数据集之一。其次，我们通过629个视频和7,026个问题来贡献一个具有挑战性的QA基准，以评估模型的识别能力和…
Revisit Large-Scale Image–Caption Data in Pre-training Multimodal Foundation Models
多模式模型的最新进展突出了改写字幕对提高性能的价值，但仍然存在关键挑战。值得注意的是，综合标题的作用及其与原始网络爬行的AltTexts在预训练中的相互作用尚不清楚。此外，不同的多模式基础模型可能对特定标题格式具有不同的偏好，而研究每个基础模型的最佳字幕的努力仍然有限。在这项工作中，我们介绍了一种新颖，可控且可扩展的字幕管道，该管道产生了不同的字幕格式……
Amazon Bedrock Guardrails宣布图像内容过滤器的一般可用性，使您能够在生成AI应用程序中调节图像和文本内容。在这篇文章中，我们讨论了如何从Amazon Bedrock Guardrails中使用图像内容过滤器开始。
可以通过视觉功能组成的LLM组成的多模式AI系统了解数字并从中提取信息？在阅读和解释照片，地图，图表等方面测试了多模式AI系统的功能，首先出现在数据科学方面。
The Role of Multimodal Medical Datasets in Advancing AI Research
您知道合并多种医学数据的AI模型可以使重症监护效果的预测准确性在单模式方法上提高12％或更多吗？这种非凡的财产正在改变医疗保健决策，以使看护者能够制定更明智的诊断和治疗时间表。人工智能在医疗保健中的影响继续改变整体[…]
