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。
Watch: "World's first multi-modal biped robot" could soon be yours
你想拥有《星球大战：绝地归来》中的 AT-ST 步行机吗？那么，刚刚发布的 Tron 1 双足机器人就是第二好的选择。它比步行机小一点，而且你不能骑在里面。继续阅读类别：机器人技术、技术标签：LimX、双足机器人
Gartner: К 2027 году 40% решений на основе генеративного ИИ станут мультимодальными
向将工作与文本、图像、音频和视频相结合的模型的过渡将改善人类与人工智能的交互。
Ferret-UI: Grounded Mobile UI Understanding with Multimodal LLMs
多模态大型语言模型 (MLLM) 的最新进展值得关注，然而，这些通用领域的 MLLM 往往在理解用户界面 (UI) 屏幕和与用户界面 (UI) 屏幕有效交互的能力方面存在不足。在本文中，我们介绍了 Ferret-UI，这是一种专为增强对移动 UI 屏幕的理解而量身定制的新型 MLLM，具有引用、基础和推理功能。鉴于 UI 屏幕通常具有比自然图像更长的纵横比，并且包含较小的感兴趣对象（例如图标、文本），我们在 Ferret 之上加入了“任何分辨率”以……
Multimodal courtship communication in a wolf spider
狼蛛的多模态求偶通信摘要许多动物使用多种感官模式进行通信（例如，振动、视觉、化学），目前人们对多模态信号在配偶选择中的作用很感兴趣。我们测试了以下假设：雄性 Gladicosa bellamyi 狼蛛（Lycosidae）使用多模态信号向雌性求偶，并且这些信号与雄性交配成功率有关。使用激光多普勒测振仪和摄像机，我们描述了雄性 G. bellamyi 的振动和视觉求偶信号。雄性用由三个部分组成的振动信号向雌性求偶：摩擦脉冲、腹部叩击和第三个未知的叩击元素（推测来自快速腹部敲击），以及两个独特的视觉显示，即前腿伸展/敲击和方形腿拱。雌性 G. bellamyi 没有明显的振动信号，但具有与其他雌性
文本到图像生成模型已经通过先进的 AI 技术获得了关注，能够根据文本提示生成详细且上下文准确的图像。该领域的快速发展导致了许多模型的出现，例如 DALLE-3 和 Stable Diffusion，旨在将文本转换为视觉上连贯的图像。文本到图像生成中的一个重大挑战是帖子 MJ-BENCH：用于评估文本到图像生成的多模式 AI 基准，重点关注对齐、安全性和偏差，首先出现在 AI Quantum Intelligence 上。
