EGIInet最近推出了一种新的点云补全方法，通过几何任务引导有效地结合了两种模态。这种方法的核心在于，通过几何任务引导，可以使两种模态的结合更为有效，从而达到更好的点云补全效果。EGIInet在GitHub上公开了这种...

MM-Instruct是一个大规模数据集，旨在提升大型多模态模型（LMMs）的指令跟随能力。这个数据集集合了大量的指令和相关的视觉内容，帮助模型更好地理解和执行人类的指令。通过这种方式，MM-Instruct能够为多模态模型提...

在预训练中，如何积极选择下一批最好的样本是一个挑战性和开放性的问题。DeepMind的这项工作探索了如何只花费10%的浮点运算和硬挖掘负样本，仍然能匹配各种任务的最新技术。在这个过程中，他们采用了一种名为“联合样...

视觉启用的语言模型（VLMs）如GPT-4o和Gemini，能够赋予自主代理人完成诸如进行购物或编辑代码等任务的能力。然而，这项工作也突出了这些代理人易受到恶意攻击的脆弱性。在现实世界中，我们必须对这些具有视觉理解能...

该研究探讨了如何利用CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）方法进行胸部X光片的异常检测。CLIP是一种新兴的多模态学习方法，它通过对图像和文本的联合训练，实现了在多个任务中的优异表现。在本研究中，...

AI正在引领一场沟通革命，特别是由OpenAI的GPT-4o所推动的。这项技术在实时集成音频、视觉和文本方面取得了重大突破，使得人与AI之间的互动更加自然。这种转变不仅将人机沟通提升为数字互动的核心模式，还可能带来深...

InvariantSelectPR是一种旨在提高大型多模态模型（LMMs）在特定领域如医疗保健中的适应性的方法。这种方法通过优化模型的选择和调整，使其能够更好地处理不同领域的数据，提高预测的准确性和可靠性。在医疗领域，数...

随着人工智能（AI）技术的不断进步，AI正在向多模态和边缘计算方向发展。这种转变不仅改变了我们对AI的使用方式，还大大提高了其在实际应用中的有效性。多模态AI是指能够处理多种形式的数据，例如文本、图像和语音，...