GPT-4o 四月发布会掀起了视频理解的热潮，而开源领军者Qwen2也对视频毫不手软，在各个视频评测基准上狠狠秀了一把肌肉。
多模态学习领域近年来取得了显著进展，尤其是在大一统框架和垂直场景专家模型方面。大一统框架旨在构建一个能够处理和理解多种数据模态（如文本、图像、视频和音频）的统一模型架构。
这次我特邀了顶会审稿人Geoff，在8号给大家带来多模态模型最新进展：大一统框架和垂直场景专家模型解析！
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当前的研究主要集中在如何有效地融合这些不同模态的信息，以提高模型的理解和生成能力。例如，LLaVA模型通过简单的线性层将图像特征映射到词嵌入空间，实现了视觉编码器和语言模型的对齐。BLIP（Q-former）则通过查询归纳模型实现了更复杂的模态间交互。此外，mPLUG-Owl3、Qwen2-VL和Emu3等模型在处理长序列、多分辨率和生成下文方面也展现了强大的能力。
这些模型不仅在特定任务上表现出色，还能通过案例分析展示其在实际应用中的潜力。这次我请来了顶会审稿人的Geoff老师，多模态模型最新进展：大一统框架和垂直场景专家模型解析！
课程大纲
LLM的出现和多模态领域初探
LLaVA与BLIP：从直接映射模型到查询归纳模型
mPLUG-Owl3：专注长序列的多模态模型
Qwen2-VL：支持任意分辨率的多模态模型
Emu3：通过生成下文统一多模态
视频理解垂类模型和进展
机器人垂类模型和进展
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多模态大模型作为人工智能领域的一个热点研究方向，正逐渐成为实现通用人工智能的关键步骤。这些模型通过整合和处理来自不同模态的数据，如图像、文本、音频和视频，模拟人类理解和表达信息的能力。随着大规模预训练模型的出现，多模态模型不仅在理解和生成多模态数据方面展现出强大的能力，而且在推动人工智能向更高层次发展方面具有巨大潜力。
所以我邀请了QS前50大佬，给大家准备了《13小时吃透多模态大模型系列课程》，含前沿技术+审稿人讲解+顶会idea！
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Geoff老师真的非常有实力！他已经执导过多名同学顺利发表论文，且毕业后一直在头部互联网企业研发多模态大模型。谷歌学术引用2000+，获得2项国际专利授权，研发的技术被头部互联网大厂应用。发表30余篇国际会议&期刊论文，包括顶会CVPR、ECCV、顶刊TNNLS、UCV等，担任TPAMI、TIP、CVPR、ICCV、ECCV审稿人。
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