DeepSeek新作Janus：解耦视觉编码，引领多模态理解与生成统一新范式
DeepSeek新作Janus：解耦视觉编码，引领多模态理解与生成统一新范式我们提出了 Janus，一种基于自回归的多模态理解与生成统一模型。
来自主题: AI技术研报
3099 点击 2024-10-22 14:35
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我们提出了 Janus，一种基于自回归的多模态理解与生成统一模型。
OpenAI前首席科学家、联合创始人Ilya Sutskever曾在多个场合表达观点： 只要能够非常好的预测下一个token，就能帮助人类达到通用人工智能（AGI）。
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多模态生成新突破，字节&华师团队打造TextHarmony，在单一模型架构中实现模态生成的统一，并入选NeurIPS 2024。
大语言模型（LLM）正在推动通信行业向智能化转型，在自动生成网络配置、优化网络管理和预测网络流量等方面展现出巨大潜力。未来，LLM在电信领域的应用将需要克服数据集构建、模型部署和提示工程等挑战，并探索多模态集成、增强机器学习算法和经济高效的模型压缩技术。
多模态AI是一种将不同形式的数据(如文本、图像、音频等)融合在一起的技术，旨在让模型从多个维度感知和理解信息。这种融合使得AI系统能够从每种模态中获取独特的但互补的信息，从而构建出更全面的世界观。例如，在一个自动驾驶场景中，图像数据可以帮助系统识别道路上的行人，而雷达数据则能够感知车距，两者结合能够显著提升决策准确性。
随着对现有互联网数据的预训练逐渐成熟，研究的探索空间正由预训练转向后期训练（Post-training），OpenAI o1 的发布正彰显了这一点。
善智者，动于九天之上。
多模态大语言模型（MLLM）如今已是大势所趋。 过去的一年中，闭源阵营的GPT-4o、GPT-4V、Gemini-1.5和Claude-3.5等模型引领了时代。
EMOVA（EMotionally Omni-present Voice Assistant），一个能够同时处理图像、文本和语音模态，能看、能听、会说的多模态全能助手，并通过情感控制，拥有更加人性化的交流能力。