跨模态通信总丢失语义、产生歧义？加入AI大模型，LAM-MSC实现四模态统一高效传输
跨模态通信总丢失语义、产生歧义？加入AI大模型，LAM-MSC实现四模态统一高效传输多模态信号，包括文本、音频、图像和视频等，可以被整合到语义通信中，在语义层面提供低延迟、高质量的沉浸式体验。
来自主题: AI技术研报
7727 点击 2024-12-19 16:01
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多模态信号，包括文本、音频、图像和视频等，可以被整合到语义通信中，在语义层面提供低延迟、高质量的沉浸式体验。
近年来，随着 Stable Diffusion 等文本到图像生成模型的发展，这些技术使得在保留内容准确性的同时，实现出色的风格转换成为可能。这项技术在数字绘画、广告和游戏设计等领域具有重要的应用价值。
面对AI圈疯传的「数据如化石燃料一般正在枯竭」，我们该如何从海量数据中掘金？AI炼出的数据飞轮2.0，或许就是答案。
要让大模型适应各不一样的下游任务，微调必不可少。常规的中心化微调过程需要模型和数据存在于同一位置 —— 要么需要数据所有者上传数据（这会威胁到数据所有者的数据隐私），要么模型所有者需要共享模型权重（这又可能泄露自己花费大量资源训练的模型）。
Florence-VL 提出了使用生成式视觉编码器 Florence-2 作为多模态模型的视觉信息输入，克服了传统视觉编码器（如 CLIP）仅提供单一视觉表征而往往忽略图片中关键的局部信息。
如果给小模型更长的思考时间，它们性能可以超越更大规模的模型。
现如今，以 GPT 为代表的大语言模型正深刻影响人们的生产与生活，但在处理很多专业性和复杂程度较高的问题时仍然面临挑战。在诸如药物发现、自动驾驶等复杂场景中，AI 的自主决策能力是解决问题的关键，而如何进行决策大模型的高效训练目前仍然是开放性的难题。
BLT 在许多基准测试中超越了基于 token 的架构。
多模态大模型内嵌语言模型总是出现灾难性遗忘怎么办？
近日，谷歌DeepMind的研究人员推出了苏格拉底式学习，在没有外部数据的情况下，让AI通过语言游戏不断变强。