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。
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[…]
今天，我们很高兴地宣布，亚马逊基岩数据自动化的一般可用性，这是亚马逊基岩中强大的，完全管理的能力，无缝地将非结构化的多模式数据转换为具有高精度，成本效率和可扩展性的结构化，应用程序准备就绪的见解。
Meta AI’s MILS: A Game-Changer for Zero-Shot Multimodal AI
多年来，人工智能（AI）取得了令人印象深刻的发展，但是它一直在无法像人类那样处理不同类型的数据方面有一个基本的限制。大多数AI模型都是单峰的，这意味着它们仅使用一种格式，例如文本，图像，视频或音频。虽然足以适合特定任务，但这种方法[…] Meta AI的MILS：零摄影多模式AI的游戏改变者首先出现在Unite.ai上。
Visatronic: A Multimodal Decoder-Only Model for Speech Synthesis
在本文中，我们提出了一项新任务 - 从人及其成绩单（VTT）视频中产生语音 - 以激发多模式语音生成的新技术。这项任务概括了从裁剪唇部视频中生成语音的任务，并且比从视频和文字中生成通用音频剪辑（例如，狗吠叫）的任务还要复杂。任务的多语言版本可能会导致跨语性配音的新技术。我们还为此任务提供了一个仅解码器的多模式模型，我们称之为Visatronic。该模型直接嵌入视觉，文字和语音……
在一个数据推动决策的时代，许多组织仍在努力利用现代可视化技术。数据可视化专家Daria Voronova讨论了为什么文化抵抗常常超过技术障碍，以及Ai-Hhanced仪表板如何将原始数据转换为可行的见解。她还探讨了NLP和情感分析在衡量人类行为方面的作用[…]
MM1.5: Methods, Analysis & Insights from Multimodal LLM Fine-Tuning
我们提出了MM1.5，这是一个新的多模式大语言模型（MLLMS），旨在增强文本丰富的图像理解，视觉参考和接地以及多图像推理的能力。在MM1体系结构的基础上，MM1.5采用了以数据为中心的方法来模型培训，系统地探索了整个模型培训生命周期中各种数据混合物的影响。这包括用于连续预训练的高质量OCR数据和合成字幕，以及用于监督微调的优化视觉指导数据混合物。我们的型号范围为1B…
在Byedance上，我们与Amazon Web Services（AWS）合作部署了多模式大语言模型（LLMS），以在世界各地的多个AWS地区使用AWS推理AWS来理解视频理解。通过使用复杂的ML算法，该平台每天有效地扫描数十亿个视频。在这篇文章中，我们讨论了多模式LLM的使用用于视频理解，解决方案体系结构以及性能优化的技术。
Magma: En grundmodell för multimodala AI-agenter
岩浆是多模式AI代理的第一个基本模型，来自Microsoft Research的创新模型有可能通过实现数字世界和物理世界之间的自然整合来彻底改变我们与AI系统的互动方式。岩浆可以处理虚拟和物理环境中的复杂交互。该模型将理解图片和视频的能力与容量[…]的能力结合在一起，岩浆：多模式AI代理的基本模型首次出现在AI新闻中。
Walk Through: vLex – Multi-Modal Vincent AI + More
Patlytics是一个由Genai驱动的专利工作流平台，由全球风险公司Next47领导的1400万美元的A轮融合，并带有Google以AI为重点的风险投资基金梯度，...
MIA-Bench: Towards Better Instruction Following Evaluation of Multimodal LLMs
我们介绍了MIA Bench，这是一种新的基准测试，旨在评估多模式大型语言模型（MLLM），以严格遵守复杂的说明。我们的基准包括一组400个图像推出对，每个基准都旨在挑战模型对分层指令的遵守，以产生满足特定要求的模式的准确响应。各种各样的最先进的MLLM的评估结果显示出绩效的显着差异，突出了改善教学保真度的领域。此外，我们创建了额外的培训数据和…
vLex Upgrades Vincent AI With Multi-Modal Capabilities
这是一个惊喜….. Baretz+Brunelle（B+B），PR组 - 或至少这就是他们向Al表现出来的方式 - 购买了Lexfusion，是法律的...
Grounding Multimodal Large Language Models in Actions
多模式大语言模型（MLLM）已证明了包括体现AI在内的许多领域的广泛功能。在这项工作中，我们研究了如何将MLLM最佳地扎根于不同的实施方案及其相关的作用空间，以利用MLLM的多模式世界知识。我们首先通过统一体系结构和动作空间适配器的镜头概括了许多方法。对于连续的动作，我们表明，学识渊博的令牌化可以实现足够的建模精度，从而在下游任务上产生最佳性能。对于离散的动作…
