2023年，谷歌发布史上最强大模型Gemini，打爆GPT-4，这背后技术的杀手锏，便是原生多模态（natively multimodal）。
随着海外的科技巨头在AI多模态大模型上的竞争日益激烈，多模态大模型也正成为AI的下一个风口。
这次我特邀了顶会审稿人Geoff老师和Kiwa老师，给大家带来两场公开课——多模态大模型技术全解析！
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领多模态大模型技术路线+多模态顶会论文800篇+13节多模态大模型系列课
多模态
谈到多模态大模型的应用场景，要知道，长视频理解是多模态大模型的核心能力之一，也是迈向通用人工智能（AGI）的关键一步。
这次我特邀顶会审稿人的Geoff老师，分享多模态领域新蓝海：视频理解的通用数据集和大模型基准线。
课程大纲
视频理解：多模态经典任务的前世今生 大模型时代的视频理解新蓝海 近期新数据集介绍：感知与推理的挑战 基准线举例和分析 趣味样本分析和研究方向讨论
连接文本和视觉模态在生成式AI中起着至关重要的作用。受到大语言模型成功的启发，人们正在致力于开发多模态大语言模型（MLLMs）。这些模型可以无缝地集成视觉和文本模态，既作为输入又作为输出，同时提供基于对话的界面和指令遵循的能力。
这次我请来了顶会审稿人的Kiwa老师，让AI看见、听见、理解：多模态大模型全景解析！
课程大纲
课程概述与导论 基于Transformer的多模态大模型 多模态模型的训练与优化 多模态大模型的实际应用
系列课
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！
顶会idea
写论文最怕的就是没有创新点，“创新点”是一篇论文的灵魂，而因为这个理由拒稿意味着整篇论文的价值被否定。
很多同学陷入了写论文困境，其实很大原因是因为创新点不足，特别是已经很多创新不足被拒稿的同学，要花费大量的时间来重新立意，然后从头开始去重建自己的论文逻辑。
沃恩智慧目前云集多位顶会顶刊审稿人，还有多个多模态顶会idea分享，感兴趣的同学赶紧扫码了解！温馨提示：沃恩智慧不提供任何代写服务~
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大语言模型的迅猛发展引起了世界各国学术界高度重视，掌握大模型发展俨然是人工智能未来的趋势，大型语言模型（LLM）的发展正朝着更大规模、更专业和更安全的方向发展，同时也在探索如何更好地集成到各种业务流程和应用中。
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