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多模態(tài)大型語(yǔ)言模型 關(guān)鍵字列表
2025-01-17
NVIDIA提出多模態(tài)大模型Omni-RGPT！Token Mark實(shí)現(xiàn)區(qū)域級(jí)理解！
為了實(shí)現(xiàn)圖像中的交互式區(qū)域特定理解，最近的方法采用了各種策略來表示目標(biāo)區(qū)域：在文本標(biāo)記中編碼文本框坐標(biāo)，利用視覺 RoI 特征，或應(yīng)用視覺標(biāo)記。將這些能力擴(kuò)展到視頻領(lǐng)域，一些方法將初始幀的邊界框坐標(biāo)作為文本形式用于區(qū)域級(jí)視頻理解任務(wù)。然而，一種能夠有效解決圖像和視頻中區(qū)域特定任務(wù)的通用方法仍然是一個(gè)開放的挑戰(zhàn)。
2025-01-09
NJU聯(lián)合騰訊提出VITA-1.5！GPT-4o級(jí)別的實(shí)時(shí)視覺語(yǔ)音交互框架！
本文提出了一種精心設(shè)計(jì)的分階段訓(xùn)練方法，逐步訓(xùn)練大型語(yǔ)言模型以理解視覺和語(yǔ)音信息，最終實(shí)現(xiàn)流暢的視覺和語(yǔ)音交互。我們的方法不僅保留了強(qiáng)大的視聽能力，而且無需單獨(dú)的自適應(yīng)語(yǔ)音識(shí)別（ASR）和文本到語(yǔ)音（TTS）模塊，就能實(shí)現(xiàn)高效的語(yǔ)音轉(zhuǎn)語(yǔ)音對(duì)話能力，顯著加快了多模態(tài)端到端的響應(yīng)速度。
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數(shù)字化轉(zhuǎn)型方略
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