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以 GPT-4o 为代表的实时交互多模态大模型（LMMs）引发了研究者对高效 LMM 的广泛关注。现有主流模型通过将视觉输入转化为大量视觉 tokens，并将其嵌入大语言模型（LLM）上下文来实现视觉信息理解。
扩展多模态大语言模型（MLLMs）的长上下文能力对于视频理解、高分辨率图像理解以及多模态智能体至关重要。这涉及一系列系统性的优化，包括模型架构、数据构建和训练策略，尤其要解决诸如随着图像增多性能下降以及高计算成本等挑战。
高效多页文档理解，阿里通义实验室mPLUG团队拿下新SOTA。
Mistral的多模态大模型来了！Pixtral 12B正式发布，同时具备语言和视觉处理能力。
4秒看完2小时电影，阿里团队新成果正式亮相——
GPT-4o或许还得等到今年秋季才对外开放。不过，由法国8人团队打造的原生多模态Moshi，已经实现了接近GPT-4o的水平，现场演示几乎0延迟，AI大佬纷纷转发。
现有多模态大模型在对齐不同模态时面临幻觉和细粒度感知不足等问题，传统偏好学习方法依赖可能不适配的外源数据，存在成本和质量问题。Calibrated Self-Rewarding（CSR）框架通过自我增强学习，利用模型自身输出构造更可靠的偏好数据，结合视觉约束提高学习效率和准确性。
继Sora官宣之后，多模态大模型在视频生成方面的应用简直就像井喷一样涌现出来，LUMA、Gen-3 Alpha等视频生成模型展现了极佳质量的艺术风格和视频场景的细节雕刻能力，文生视频、图生视频的新前沿不断被扩展令大家惊喜不已，抱有期待。
苹果OpenAI官宣合作，GPT-4o加持Siri，让AI个性化生成赛道热度飙升。
只要一个大模型，就能解决打工人遇到的表格难题！