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多模态关键词权威发布_受体激动可以引起(2024年12月精准访谈)

内容来源：天哥SEO所属栏目：观点更新日期：2024-12-03

多模态关键词

2022AI趋势：热门关键词最近参加了NeurIPS 2022，真是让人大开眼界！今年的热门关键词有：“Transformer”、“self-supervised learning”、“representation”、“reinforce”和“causal”。这些关键词基本上涵盖了当前人工智能领域的最新趋势。首先，Transformer已经成为神经网络的老大哥，无论是在语言还是视觉领域，大家都喜欢在大数据集上预训练模型，然后在下游任务中进行迁移学习（transfer learning）。多模态（multi-modal）学习也成为了当前的一个必然趋势。另外，还有一些特别热门的方向，比如联邦学习（federated learning）、因果ML（causal ML）和可解释性（interpretability）等等。这些方向都在探索如何更好地理解和应用人工智能。

多模态数据分析下的深度学习评价新路径 𐟓š 文献分享：中国远程教育2022年关键词：多模态、大数据、深度学习、行为分析、数据挖掘、学习绩效预测、评价机制、教育决策 𐟔 摘要：深度学习评价是一个新兴领域，涉及多个学科交叉。通过构建深度学习数据库，可以创建评价分析模型，以优化教育评价。目前的研究主要集中在“脑 — 行为—认知—环境—技术”五种模态的数据采集、标注与分析。学习绩效预测利用运动预测指标与课堂预测指标，为分析和量化运动、课堂行为与学习绩效之间的关系提供有力的评价支撑。深度学习评价分析基于“四个基本要素”和“四个基本原则”，确保其遵循教育规律、教育现实与教育发展。未来，基于多模态数据的深度学习评价可以从数据采集自动化、整合预测模型、深化教育应用、统一机理、增强决策智慧化等方面进行改进。 𐟛 ️ 关键词：多模态，大数据，深度学习，行为分析，数据挖掘，学习绩效预测，评价机制，教育决策 𐟚€ 结束语：多模态数据分析下的深度学习评价注重真实性、创新性、协同性的教育过程挖掘与实践改进，能够较好地解决教育需求转变、教育过程挖掘困难、多模态数据复杂等问题，以实现教育规律、教育本质与教育价值的科学把握为终极目标。因此，为了确保深度学习因子与分析结论具有教育性意义与操作化价值，已有理论与操作机制是一个关键桥梁，可以指导研究者应该关注哪些学习变量，并为解释结果提供框架。然而，目前的自动收集、处理不同模态的方式与工具仍不够成熟，可用于表征学习的显著性特征还没有形成体系，在不同的学习场景中如何有效地组合不同模态数据还缺乏基础性探索。在新一轮人工智能和教育评价改革的推动下，深度学习评价势必成为驱动教育发展的重要力量。

论文摘要 PAPER ABSTRACT 以人类知识生产模式为参照，探讨当下生成式 AI 在知识生产中的优势及局限性。研究发现目前生成式 AI 的知识生产具备多模态、全数据和结构化特征，但也存在数据偏见、平庸的专业主义等问题。为了优化生成式 AI 的知识生产能力，需在数据规范实践、AI 监管创新、AI 开发和使用等方面进行改进，以促进“知识共创，人机共生”理想智能协作图景的实现。关键词：人工智能；生成式 AI；传播内容；人机关系；智能协作论文荐读|喻国明、林昱彤、李昀玥作为新型内容生产力的生成式 AI：发展局限与未来进路

【搜索广告召回技术在美团的实践】美团通过生成式关键词召回和多模态向量检索技术，大幅提升了搜索广告的召回效率。本文详细介绍了生成式大模型在广告召回中的实践，特别是结合扩散模型的多模态优化，适合关注广告技术和 AI ... 详见：网页链接

大模型优劣评判标准：运营眼中的亮点为了深入了解大模型的优劣，我收集了三十篇最近两个月的运营文章，发现大家在宣传模型时主要强调以下几个关键词：评测结果、性能、参数规模、多模态、多语言、上下文长度、训练数据集规模和算力消耗。 𐟓Š 评测结果是宣传的重点，其中公认的评测集如MATH（数学竞赛）、ARC-C（科学推理）、MMLU（综合知识能力）、Humaneval、MBPP（代码生成）等，以及排行榜如SWEBench、SuperCLUE、Hugging Face、OpenCompass，还有LMSys聊天机器人竞技场、Chatbot Arena等竞技场的表现，都是吸引眼球的宣传点。 𐟚€ 性能是另一个备受关注的特性，尤其是GPT-4o的性能提升，让人惊叹。性能的提升意味着质变，原本难以完成的任务变得可能。 𐟓 参数规模也是一个重要的考量因素，但并非唯一优势。在某些场景下，如资源受限的嵌入式系统或实时性要求较高的应用中，轻量级模型可能更为合适。而且，小规模参数模型近年来也受到了越来越多的关注。 𐟎蠥䚦衦€被视为未来的发展方向，信息互通将多种模态混合在一起，被认为是未来大模型的一种形式。 𐟌 多语言支持也是一个宣传标配，无论是自然语言还是代码类语言，都强调支持多种语言类型。 𐟔 上下文窗口的突破也是一个吸引人的宣传点，像早前的Kimi就借助这个特点吸引了不少用户。 𐟓ˆ 当训练数据集规模达到非常大时，通常意味着模型有着非常强大的泛化能力，决策相对更准确。以上就是本次调研的结果。有趣的是，SOTA（State of the Art）出现了5次，确实过去的几个月，上限在不断被突破，按照这个发展速度，对未来狠狠期待住了。

搭建你自己的专属本地语音交互助手 | 历史记忆、自由定制关键词唤醒、声纹识别功能更新本地部署的ASR-LLM-TTS语音交互助手进一步完善，在前期实现的VAD实时检测对话、自由打断、多模态-多语种问答等功能基础上，进一步添加声纹识别、自由定制唤醒词、历史对话记忆功能。自由定制唤醒词通过ASR功能实现，使用汉字转为拼音的小技巧来提高召回率。声纹识别通过阿里开源的CAM++实现，其使用中文数据训练，适配中文对话场景。此期针对新功能进行demo演示，历史功能请查看前两期视频。和各位共享。开源地址：网页链接（本内容由AI生成）「AI探索计划」「AI创造营」超时空通讯专家的微博视频

《典籍里的中国》：多模态叙事与传播的典范 𐟓…今日论文：文化节目“讲好中国故事”的多模态叙事与传播 𐟓作者：李炜 𐟔‘关键词：《典籍里的中国》；跨界整合；陌生化；融媒体 𐟓š摘要：《典籍里的中国》作为“讲好中国故事”、凸显文化自信的文化类综艺节目代表，通过打开典籍、对话先贤，融合了戏剧、影视等多模态叙事，采用了融媒时代的裂变式多介质传播形式，与典籍构成了一种鲜明的互文关系，形成动态的多重叙事场域。其古今交汇的戏剧情境形成陌生化效果，引导观众深入思辨共通的文化价值与情感精神。该节目是文本与媒介技术的跨界整合，充分展现了技术环境下媒介融合与数字化交互性的文化类综艺节目的多元形式创新。 𐟓ˆ框架： 1️⃣ “文本+”的跨界整合形态：文本与艺术、文艺和媒介技术的融合 2️⃣ “戏剧+”的创新情境叙事：古今对话与真人演绎 3️⃣ 长短皆宜、点面结合：融媒时代的裂变式多介质传播形式 𐟓结语：

6款国产AI神器，提升工作效率5倍！以下6款国产免费AI工具，真的太好用了！用好了这些工具，工作效率能提升5倍！悟空搜索 𐟐’ 这是一个非常智能的搜索工具，能够快速找到你需要的信息。只需输入关键词，就能得到详细的答案。豆包 𐟍š 豆包是字节跳动公司开发的AI工具，提供聊天机器人、写作助手以及英语学习助手等功能。它可以回答各种问题，进行对话，帮助人们获取信息。讯飞星火 𐟔加 “讯飞星火认知大模型”是科大讯飞发布的产品，具有7大核心能力，包括文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力、代码能力以及多模态能力。通义千问 𐟤” 阿里云推出的通义千问是一个超大规模的语言模型，功能包括多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解以及多语言支持。智谱Ai 𐟧 智谱Ai是一款基于人工智能技术的智能语音助手，能够为用户提供自然语言处理、语音识别、语音合成、问答以及推荐等多种智能服务。文心一言 𐟓œ 文心一言是一个多模态的AI工具，能够进行多轮对话、创作文案、进行逻辑推理以及支持多种语言。这些AI工具不仅功能强大，而且使用起来非常方便。赶紧试试吧！

多模态融合的五大创新策略 1️⃣ 动态融合策略：通过注意力机制，可以开发动态融合策略，以适应不同的任务和数据集。例如，可以设计一个算法，根据当前任务的需求和输入数据的特性，动态地调整不同模态间的融合方式。这种方法可以使模型在处理多模态数据时更加灵活和高效。 2️⃣ 跨模态自注意力机制：为了更有效地融合不同模态的数据，比如图像和文本，可以采用跨模态的自注意力机制。这种机制允许模型在不同模态之间自动学习和调整注意力的分配，从而更好地理解不同模态之间的关联。例如，模型可以学习在处理图像-文本配对任务时，如何将关注点从图像的某个特定区域转移到相关的文本片段上。 3️⃣ 时空注意力模块：在处理视频和音频等时序数据时，结合时空注意力模块可以显著提高性能。这种模块不仅关注于时间序列中的不同时间点，还关注于空间上的不同区域，从而能够更全面地捕捉和融合时空信息。 4️⃣ 层级化注意力模块：在处理具有复杂结构的多模态数据时，引入层级化注意力模块可以是一种有效的策略。这种方法通过在不同层级上设置不同的注意力模块，能够更细致地捕捉和融合来自各个模态的信息。例如，在视觉问答任务中，模型可以首先关注图像的某个区域，然后将其与问题中的关键词进行关联。 5️⃣ 利用对比学习和注意力机制：对比学习已被证明是一种强大的自监督学习方法。将对比学习与注意力机制结合，可以进一步提升多模态融合的性能。例如，可以设计一个模型，它通过对比学习来学习区分匹配和不匹配的多模态输入对，同时利用注意力机制来更好地捕捉和融合匹配输入对中的相关信息。

宜兴紫砂壶数字互动体验系统设计全攻略 ### 一、目的与意义 𐟎随着科技的进步，传统文化的数字化传承变得越来越重要。宜兴紫砂壶作为中国传统文化的一部分，急需通过现代技术手段进行推广和传承。通过设计一个融合展示、娱乐和定制功能的沉浸式数字文创互动系统“壶图”，我们旨在吸引用户参与游戏式互动，体验宜兴紫砂壶的魅力。二、方法与步骤 𐟛 ️ 首先，我们从宜兴紫砂壶中提炼出具有代表性的基础造型和工艺，以及适合与紫砂壶融合的传统文化图样元素。这些元素将作为用户参与组合式再设计的基础素材。通过构建一个游戏式、所见即所得的数字紫砂壶实时交互设计系统，并将其融入沉浸式体验馆的整体氛围中，用户可以自由创作，并选择将作品转化为数字文创或实体产品。三、结论与展望 𐟌Ÿ 通过搭建传统工艺文化与大众用户的连接，我们希望能够运用先进的数字化交互技术，营造体验感强的沉浸式氛围。这样，更多传统工艺能够更好地走进数字时代，被更多人了解和喜爱。四、关键词 𐟓Œ 传统工艺：宜兴紫砂壶多模态交互：沉浸式体验数字化：数字紫砂壶再设计：个性化定制文化传承：数字文创五、内容结构 𐟓š 1⃣️ 紫砂壶文化与保育现状紫砂壶文化：了解宜兴紫砂壶的历史和文化背景。紫砂壶的美学特征与沿革：探讨紫砂壶的设计美学和演变过程。紫砂壶文化的推广现状与瓶颈：分析当前紫砂壶文化的传播难点。 2⃣️ 紫砂壶文化的数字化机遇数字化时代下的用户群体分析：研究现代用户的习惯和需求。数字化在紫砂壶设计中的运用：探索数字化技术在紫砂壶设计中的应用。紫砂壶与数字化沉浸式空间：构建一个数字化的沉浸式体验空间。 3⃣️ 沉浸式多模态交互空间搭建沉浸式体验馆外空间搭建：设计体验馆的外部空间。沉浸式体验馆内空间搭建：打造一个充满科技感的内部空间。数字紫砂壶设计系统构建：构建一个用户可以自由创作的数字紫砂壶设计系统。线上延伸系统构建：将体验延伸到线上，方便用户随时随地互动。 4⃣️ 数字紫砂壶设计系统作品案例演示数字紫砂壶合成案例：展示数字紫砂壶的合成效果。个性化文创生成案例：展示用户个性化定制的文创作品。 5⃣️ 结语通过这一系统的设计，我们希望能够为传统文化的数字化传承探索出一条新的路径，让更多人通过现代技术手段了解和喜爱宜兴紫砂壶。