多模态AI黑马刷榜后再造神器：一个产品搞定图片视频播客生成，自带百种特效，大牛梅涛团队出品
多模态AI黑马刷榜后再造神器：一个产品搞定图片视频播客生成，自带百种特效，大牛梅涛团队出品AI大牛梅涛坐镇，全新多模态AI问世！
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9552 点击 2025-06-25 12:11
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AI大牛梅涛坐镇，全新多模态AI问世！
随着 GPT-4o 展现出令人印象深刻的多模态能力，将视觉理解和图像生成统一到单一模型中已成为 AI 领域的研究趋势（如MetaQuery 和 BLIP3-o ）。
在家庭服务机器人领域，如何让机器人理解开放环境中的自然语言指令、动态规划行动路径并精准执行操作，一直是学界和工业界的核心挑战。
GRIT能让多模态大语言模型（MLLM）通过生成自然语言和图像框坐标结合的推理链进行「图像思维」，仅需20个训练样本即可实现优越性能！
2025 年，多模态生成是一个好方向吗？」这是一位同学在今年年初提出的问题。
当 AI 放下海德格尔的锤子时，意味着机器人已经能够熟练使用工具，工具会“隐退”成为本体的延伸，而不再是需要刻意思考的对象。
GUI智能体总是出错， 甚至是不可逆的错误。 即使是像GPT-4o这样的顶级多模态大模型，也会因为缺乏常识而在执行GUI任务时犯错。在它即将执行错误决策时，需要有人提醒它出错了。
NVIDIA等研究团队提出了一种革命性的AI训练范式——视觉游戏学习ViGaL。通过让7B参数的多模态模型玩贪吃蛇和3D旋转等街机游戏，AI不仅掌握了游戏技巧，还培养出强大的跨领域推理能力，在数学、几何等复杂任务上击败GPT-4o等顶级模型。
随着大模型的不断发展，多模态数据处理成为了新的热点领域。多模态生成任务主要通过整合多种类型的数据，如文本、图像、音频等，实现不同模态之间的相互转换与生成。
思维链（Chain of Thought, CoT）推理方法已被证明能够显著提升大语言模型（LLMs）在复杂任务中的表现。而在多模态大语言模型（MLLMs）中，CoT 同样展现出了巨大潜力。