Train fast computer vision models with slower multimodal AI | Viam
在数十亿个参数上训练的人工智能模型非常强大，但并不总是适合实时使用。了解如何使用较慢的多模态人工智能训练快速计算机视觉模型。
虽然大型语言模型 (LLM) 已显示出实现类似人类对话的前景，但它们主要是在文本数据上进行预训练的。结合音频或视频可以提高性能，但收集大规模多模态数据和预训练多模态 LLM 具有挑战性。为此，我们提出了一种融合低秩自适应 (FLoRA) 技术，该技术可以有效地调整预训练的单模态 LLM，通过低秩自适应来使用新的、以前未见过的模态。对于设备导向的语音检测，使用 FLoRA，多模态 LLM 实现了相等错误率 (EER) 相对降低 22% ......
How Multimodal AI Could Retool Global Crisis Response
2024-06-03在本文中，作者认为，随着政府领导人应对日益严重和复杂的灾难，多模式人工智能成为有效、协调的危机应对的有前景的工具。本出版物是贝尔弗中心国土安全项目教席主席 Juliette Kayyem 领导的全球危机与复原力论坛连续出版物系列的一部分。
A new era of multimodal AI with GPT-4o
在 Spring Update 活动期间，OpenAI 展示了 GPT-4®——一种独特的全能模型，集成了文本、音频和图像处理，使其能够比以往更快、更高效地工作。
Unlocking Knowledge: The Importance of Multimodal Learning
在一个信息泛滥的世界里，有效学习的关键往往在于拥抱多样性——不仅仅是内容的多样性，还有我们消费和处理信息的方式的多样性。多模式学习，即文本、视觉效果和媒体的整合，是一种强大的方法，可以利用不同的学习风格，提高理解力和记忆力。文章《解锁知识：多模式学习的重要性》首先出现在 A Pass Educational Group LLC 上。
Evaluating Multimodal Interactive Agents
在本文中，我们评估了这些现有评估指标的优点，并提出了一种称为标准化测试套件 (STS) 的新型评估方法。STS 使用从真实人机交互数据中挖掘的行为场景。
Vision Language models: towards multi-modal deep learning
回顾最先进的视觉语言模型，例如 CLIP、DALLE、ALIGN 和 SimVL
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 33, Issue 9, September 2025
1）嘉宾社论：模糊情感计算系统的特刊：Sicheng Zhao，Hongxun Yao，Xinde Li，James Z. Wang，BjörnW。Schullerpages：2882-28832） Wojciechowska, Krystyna Kiersztyn, Agnieszka Rzepka, Kamil Jonak, Paweł KarczmarekPages: 2884 - 28983) Progressively Generated Text-Assisted Image Aesthetic Quality AssessmentAuthor(s): Hancheng Zhu,
Lights, Camera, Learning! Exploring Google Veo's Potential in the Classroom
Google VEO有可能在教育中增强创造力。此文本对视频和照片对视频工具将您的想法变成了丰富的电影视频，现在可以使用本地声音。可以将其视为下一代讲故事引擎，它可以成为教室，课堂课程和学生作品集的改变游戏规则的引擎。 VEO可供订阅Google AI计划，为教育工作者提供创新的可能性，为教育工作者提供创新的可能性。但是，创建传统上许多教育工作者根本没有的时间，设备和技术技能的高质量视频。EnterGoogle veo：只是描述场景，并创建视频。该视频可以在计算机，笔记本电脑，移动设备和社交媒体上显示。Want电影照明还是戏剧性的起搏？它听。现在，该模型提供了改进的现实主义，物理模拟和及时的依从
Unified multimodal access layer for Quora’s Poe using Amazon Bedrock
在这篇文章中，我们探讨了AWS生成AI创新中心和Quora如何合作建立一个统一的包装器API框架，该框架大大加速了在Quora的Poe系统上的Amazon Bedrock FMS的部署。我们详细介绍了POE与基于亚马逊底座REST基于的API的事件驱动的ServerEntevents协议桥接的技术架构，该协议演示了基于模板的配置系统如何将部署时间从天数减少到15分钟，并共享用于协议翻译，错误处理和多模式功能的实现模式。
BrainCo Launches Revo2 Hand for Humanoid Robotics
考虑到符合人体工程学原理的设计，Revo2是一种超轻质和紧凑的仿生手，重量仅为383G，尺寸为16 x 7.6厘米。它提供0.1毫米的次数精度，提供50N的握力，并支撑20公斤的有效载荷，达到了52.6的显着抓地力比率。 Revo2配备了多模式触觉传感器，64V的宽电压范围以及对各种通信协议的支持，可在具体的智能灵活性操纵中解锁新的可能性。
Video Friday: A Soft Robot Companion
视频星期五是您每周选择的令人敬畏的机器人视频，由您的朋友在IEEE Spectrum Robotics收集。我们还发布了接下来几个月即将举行的机器人事件的每周日历。请向我们发送您的活动。Actuate2025：2025年9月23日至24日，San Franciscocorl 2025：27-30 2025年9月27日，Seoulieee Humoids：30 9月至2025年10月2日，Seoulworld Robot峰会，Seoulworld Robot峰会：2025年10月12日，2025年10月10日，10-12，日本摩洛斯州，日本摩洛斯州2025年10月2025年：19-25年10月1
Equipping artificial intelligence with the lens of evolution
人工智能现在比人类更好地识别许多模式，但是对于技术来说，进化关系一直很难破译。德国鲁尔大学Bochum的生物信息学系的团队在Axel Mosig教授的领导下工作了，培训了一个神经网络来解决这个问题。
U S Army Begins Fielding BAE Systems Radios across Helicopter Fleet
US军队已经开始野外BAE系统ARC-231A多模式航空电台MA
The Second of Two Sea Ice Trilogies: Real Time
下面的第二部三部曲这次没有Rudebusch，也可以对待北极海冰的预测，但从实时的，固定的目标（9月），透视图。所有的工作都属于美国北极研究联盟（ARCUS）及其海冰预测网络（SIPN）的伞，该网络负责监督海冰展望（SIO）。在下一篇文章中有关Arcus的更多信息。但是现在让我们看一下第二部三部曲。基本功能工程的实时预测方法是f.x的Indiebold。和Gobel，M。（2022），“固定目标北极海冰预测的基准模型”，《经济信》，215，110478，它与在迪尔德（Diebold）中的特征工程实时机器学习方法进行了比较特征工程线性回归和机器学习模型的滑行图，”能源经济学，124，106833
hoppaGo partners with SAS to streamline air-to-ground travel
Hoppago是一个多模式地面运输市场，宣布与斯堪的纳维亚航空公司（SAS）的合作关系扩展。霍普帕加后与SAS的合作伙伴可以在机场技术上首次出现空对面旅行。
