在大型教室中的教学与在互动，互动和教学方法方面的教学中有很大不同（Wang＆Calvano，2022）。在大型教室中，教练经常在与学生建立个人联系，保持关注和确保积极参与方面面临挑战（Wang＆Calvano，2022年）。这种设置通常需要使用[…]在校园各个大型混合教室中教授复杂主题的邮政策略：跨教师的互动和公平性的桥梁互动和平等|高级教学和学习。
在大型教室中的教学与在互动，互动和教学方法方面的教学中有很大不同（Wang＆Calvano，2022）。在大型教室中，教练经常在与学生建立个人联系，保持关注和确保积极参与方面面临挑战（Wang＆Calvano，2022年）。这种设置通常需要使用[…]在校园各个大型混合教室中教授复杂主题的邮政策略：跨教师的互动和公平性的桥梁互动和平等|高级教学和学习。
What are Large Multimodal Models (LMMs)?
大型多模态模型 (LMM) 是人工智能 (AI) 的一场革命。与在单一数据环境（例如文本、图像或音频）中运行的传统 AI 模型不同，LMM 能够同时创建和处理多种模态。因此，可以生成具有情境感知多媒体信息的输出。本文的目的是解开 […]
An open-source training framework to advance multimodal AI
尝试通过组合各种模态来模拟物理现实：图像显示了通过多种模态镜头看到的几个橙子，每个切片都展示了人们感知和理解这一场景的不同方式。从左到右的模态代表表面法线（颜色代表表面方向）、深度（到 […] 的距离
Revolutionizing AI with Multimodal Large Language Models (MLLMs)
假设你有一份 X 光检查报告，你需要了解自己受了什么伤。一种选择是去看医生，理想情况下你应该去看医生，但出于某种原因，如果你不能去看医生，你可以使用多模态大型语言模型 (MLLM)，它将处理你的 X 光扫描并准确地告诉你你受了什么伤 […]
Multimodal RAG Implementation with Hugging Face
了解如何通过使用 Hugging Face Transformers 结合文本和视觉输入来增强 RAG 模型。
How Easy is It to Fool Your Multimodal LLMs? An Empirical Analysis on Deceptive Prompts
多模态大型语言模型 (MLLM) 的显著进步并未使它们免受挑战，特别是在处理提示中的欺骗性信息的情况下，因此在这种情况下会产生幻觉反应。为了定量评估这种脆弱性，我们提出了 MAD-Bench，这是一个精心策划的基准，包含 1000 个测试样本，分为 5 个类别，例如不存在的对象、对象计数和空间关系。我们对流行的 MLLM 进行了全面分析，从 GPT-4v、Reka、Gemini-Pro 到开源模型……
Multimodal machine learning model increases accuracy of catalyst screening
确定特定反应的最佳催化剂材料对于推进储能技术和可持续化学过程至关重要。为了筛选催化剂，科学家必须了解系统的吸附能，机器学习 (ML) 模型，尤其是图神经网络 (GNN)，已经成功预测了这一点。
Leveraging Periodicity for Robustness with Multi-modal Mood Pattern Models
*平等贡献者来自可穿戴传感器的数据（例如心率、步数）可用于模拟情绪模式。我们使用多模态离散时间序列数据表征特征表示和建模策略，使用具有自然缺失的大型数据集（n=116,819 名参与者）进行情绪模式分类，使用 12 个可穿戴数据流，重点是捕捉数据的周期性趋势。综合考虑性能和鲁棒性，基于周期性的具有梯度提升模型的聚合特征表示优于其他表示和架构……
CrestOptics and Tomocube partner to advance 3D imaging with new multimodal imaging platform
CrestOptics S.p.A. 是一家高端显微镜解决方案和先进荧光显微镜系统制造商，Tomocube 是全息断层扫描 (HT) 技术的领导者，今天宣布建立战略合作关系，提供下一代多模态成像平台 HT-X1™ Plus。通过结合两家公司的专业知识，该平台将 CrestOptics 的旋转盘共聚焦技术与 Tomocube 的最新创新技术相结合……
Multimodal Autoregressive Pre-Training of Large Vision Encoders
*平等贡献者大型多模态模型中的主导范式是将大型语言解码器与视觉编码器配对。虽然众所周知如何为多模态任务预训练和调整语言解码器，但不太清楚应该如何预训练视觉编码器。事实上的标准是使用判别目标（例如对比损失）预训练视觉编码器。这会导致预训练和生成自回归下游任务之间的不匹配。同时，继语言领域取得成功之后，自回归图像模型已被证明……
Cohere Embed multimodal embeddings model is now available on Amazon SageMaker JumpStart
Cohere Embed 多模式嵌入模型现已在 Amazon SageMaker JumpStart 上正式推出。该模型是最新的 Cohere Embed 3 模型，它现在是多模式的，能够从文本和图像生成嵌入，使企业能够从以图像形式存在的大量数据中释放真正的价值。在本文中，我们将通过一些示例讨论这种新模型的优势和功能。
Fine-tune multimodal models for vision and text use cases on Amazon SageMaker JumpStart
在本文中，我们将展示如何微调文本和视觉模型（例如 Meta Llama 3.2），以便在视觉问答任务中表现更好。Meta Llama 3.2 Vision Instruct 模型在具有挑战性的 DocVQA 视觉问答基准上表现出色。通过利用 Amazon SageMaker JumpStart 的强大功能，我们展示了调整这些生成式 AI 模型以更好地理解和回答有关图像的自然语言问题的过程。
许多医疗保健应用本质上是多模态的，涉及多种生理信号。随着这些信号的传感器变得越来越普遍，改进多模态医疗保健数据的机器学习方法至关重要。预训练基础模型是一条有希望的成功途径。然而，在医疗保健领域开发基础模型的方法仍处于早期探索阶段，鉴于生理信号的多样性，目前尚不清楚哪种预训练策略最有效。这部分是由于多模态健康数据面临的挑战：获取许多患者的数据是……
科学服务领域的全球领导者赛默飞世尔科技公司 (Thermo Fisher Scientific Inc.) 在最近于丹麦哥本哈根举行的 2024 年欧洲显微镜大会上向满座的与会者展示了一款突破性的透射电子显微镜。作为一种完全集成的多模态分析解决方案，Thermo Scientific™ Iliad™（扫描）透射电子显微镜 (S)TEM 为科学先驱提供了有关最复杂现代材料的化学性质（直至原子级）的更深入见解……
Multimodal Data in RAG GenAI Systems: From Text to Image and Beyond
在快速发展的人工智能领域，检索增强生成 (RAG) GenAI 通过结合实时数据检索突破了生成模型的界限。 RAG 技术与生成式人工智能 (GenAI) 的融合创建了一个动态、上下文丰富的系统，可增强各个行业的内容生成。最具变革性的进步之一是整合 […]
