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…
Multimodal Search Engine Agents Powered by BLIP-2 and Gemini
这篇文章与Rafael Guedes合着。简介传统模型只能处理单一类型的数据，例如文本，图像或表格数据。多模式是AI研究社区中的一个趋势概念，它指的是模型同时从多种类型的数据中学习的能力。这项新技术（并不是真正的新技术，但是[…]由Blip-2和Gemini提供动力的多模式搜索引擎代理首先出现在数据科学上。
From Multimodal LLMs to Generalist Embodied Agents: Methods and Lessons
我们研究了多模式大语言模型（MLLM）的能力，以解决超出传统语言和视觉任务的不同领域，这些模型通常受到培训。具体而言，我们的重点在于体现的AI，游戏，UI控制和计划等领域。为此，我们引入了将MLLM适应通才体现的代理（GEA）的过程。 GEA是一个单一的统一模型，能够通过多物种作用令牌将自己跨越这些各种领域的自身地接地。 GEA在大量的体现经验数据集中接受了监督学习和…
What are the Top Multimodal AI Applications and Use Cases?
多模式AI从文本，图片，音频和视频等各种资源等不同资源中汇集了知识，从而能够为给定场景提供更丰富，更透彻的见解。从这个意义上讲，该方法与仅关注一种类型数据的旧模型不同。混合不同的数据流提供了多模式AI和[…]
IAI Announces First Delivery of New Multi-Mode, Multi-Role Airborne Surveillance Radar
以色列航空航天行业已向战略客户提供了新的C捕捞器多型，多用途机载监视雷达。IAI宣布首次提供新的多模式，多功能机载监视雷达，首先出现在Naval上。消息。
Philippines to Procure Submarines for Archipelagic Defense
马尼拉的目标是在其军事现代化计划的最后阶段为捍卫该国的群岛辩护。菲律宾邮政为群岛辩护采购潜艇的首次出现在海军新闻中。
在本文中，我们展示了 OfferUp 如何使用 Amazon Titan Multimodal Embeddings 和 OpenSearch Service 转变其基础搜索架构，从而显著提高用户参与度、提高搜索质量并为用户提供使用文本和图像进行搜索的能力。OfferUp 选择 Amazon Titan Multimodal Embeddings 和 Amazon OpenSearch Service 是因为它们具有完全托管的功能，能够开发出具有高准确度的强大多模态搜索解决方案，并加快搜索和推荐用例的上市时间。
The Transformative Role of Multimodal AI in Media Search and User Experiences
媒体行业正在经历一场深刻的变革，这得益于人工智能的进步。其中，多模态人工智能因其处理和组合多种数据类型（文本、图像、音频和视频）的能力而脱颖而出，从而提供更有意义的见解和结果。阅读更多文章《多模态人工智能在媒体搜索和用户体验中的变革性作用》首先出现在 Fusemachines 上。
作为 Tally 和 Tally RFID 的扩展，Tally Spot 可让零售商提高对商店高优先级区域的可见性，从而进一步提高卓越运营、产品可用性和防损能力
Simplify multimodal generative AI with Amazon Bedrock Data Automation
Amazon Bedrock Data Automation 公开预览版为所有技能组合的开发人员提供了统一的体验，使他们能够轻松地自动从文档、图像、音频和视频中提取、转换和生成相关见解，以构建生成式 AI 驱动的应用程序。在本文中，我们将演示如何在 AWS 管理控制台中使用 Amazon Bedrock Data Automation 和 AWS SDK for Python (Boto3) 进行媒体分析和智能文档处理 (IDP) 工作流。
Talk to your slide deck using multimodal foundation models on Amazon Bedrock – Part 3
在本系列的第 1 部分和第 2 部分中，我们探讨了使用多模态 FM 功能的方法，例如 Amazon Titan 多模态嵌入、Amazon Titan 文本嵌入和 Anthropic 的 Claude 3 Sonnet。在本文中，我们从准确性和定价的角度比较了这些方法。
Read graphs, diagrams, tables, and scanned pages using multimodal prompts in Amazon Bedrock
在本文中，我们演示了如何使用 Amazon Bedrock 上的模型从图像、表格和扫描文档中检索信息。我们提供以下示例：1/ 执行对象分类和对象检测任务，2/ 读取和查询图表，以及 3/ 读取流程图和架构图（例如 AWS 架构图）并将其转换为文本。
在本文中，您将学习如何使用 Amazon Rekognition 从图像查询中提取关键对象，并使用 Amazon Bedrock 的 Amazon Titan Multimodal Embeddings 结合 Amazon OpenSearch Serverless Service 构建反向图像搜索引擎。
