
动态场景,开放文本查询!清华哈佛联合建模4D语言场 | CVPR 2025
动态场景,开放文本查询!清华哈佛联合建模4D语言场 | CVPR 20254D LangSplat通过结合多模态大语言模型和动态三维高斯泼溅技术,成功构建了动态语义场,能够高效且精准地完成动态场景下的开放文本查询任务。该方法利用多模态大模型生成物体级的语言描述,并通过状态变化网络实现语义特征的平滑建模,显著提升了动态语义场的建模能力。
4D LangSplat通过结合多模态大语言模型和动态三维高斯泼溅技术,成功构建了动态语义场,能够高效且精准地完成动态场景下的开放文本查询任务。该方法利用多模态大模型生成物体级的语言描述,并通过状态变化网络实现语义特征的平滑建模,显著提升了动态语义场的建模能力。
多模态大模型虽然在视觉理解方面表现出色,但在需要深度数学推理的任务上往往力不从心,尤其是对于参数量较小的模型来说更是如此。
CLIP、DINO、SAM 基座的重磅问世,推动了各个领域的任务大一统,也促进了多模态大模型的蓬勃发展。
基于闭源评测基准,近期司南针对国内外主流多模态大模型进行了全面评测,现公布司南首期多模态模型闭源评测榜单。首期榜单共包含 48 个多模态模型,其中包含:3 个国内 API 模型:GLM-4v-Plus-20250111 (智谱),Step-1o (阶跃),BailingMM-Pro-0120 (蚂蚁)
o1/DeepSeek-R1背后秘诀也能扩展到多模态了!
近年来大语言模型(LLM)的迅猛发展正推动人工智能迈向多模态融合的新纪元。然而,现有主流多模态大模型(MLLM)依赖复杂的外部视觉模块(如 CLIP 或扩散模型),导致系统臃肿、扩展受限,成为跨模态智能进化的核心瓶颈。
尽管多模态大语言模型(MLLMs)取得了显著的进展,但现有的先进模型仍然缺乏与人类偏好的充分对齐。这一差距的存在主要是因为现有的对齐研究多集中于某些特定领域(例如减少幻觉问题),是否与人类偏好对齐可以全面提升MLLM的各种能力仍是一个未知数。
OpenAI o1视觉能力还是最强,模型们普遍“过于自信”!
2月19日,界面新闻记者获悉,阿里AI To C业务近期开启大规模人员招聘,开放招聘岗位达到数百个,其中AI技术、产品研发岗位占比达到90%,所招聘人员将重点投入到文本、多模态大模型、AI Agent等前沿技术与应用的相关工作中。
刚刚,阶跃星辰联合吉利汽车集团,开源了两款多模态大模型!新模型共2款:全球范围内参数量最大的开源视频生成模型Step-Video-T2V行业内首款产品级开源语音交互大模型Step-Audio多模态卷王开始开源多模态模型,其中Step-Video-T2V采用的还是最为开放宽松的MIT开源协议,可任意编辑和商业应用。