LanguageBind
用语言对齐多模态信息,北大腾讯等提出LanguageBind,刷新多个榜单
北京大学与腾讯等机构的研究者们提出了多模态对齐框架 ——LanguageBind。该框架在视频、音频、文本、深度图和热图像等五种不同模态的下游任务中取得了卓越的性能,刷榜多项评估榜单,这标志着多模态学习领域向着「大一统」理念迈进了重要一步。 在现代社会,信息传递和交流不再局限于单一模态。我们生活在一个多模态的世界里,声音、视频、文字和深度图等模态信息相互交织,共同构成了我们丰富的感知体验。这种多模态的信息交互不仅存在于人类社会的沟通中,同样也是机器理解世界所必须面对的挑战。如何让机器像人类一样理解和处理这种多模态的
11/9/2023 2:30:00 PM
机器之心
- 1
资讯热榜
标签云
人工智能
OpenAI
AIGC
AI
ChatGPT
DeepSeek
AI绘画
数据
机器人
谷歌
模型
大模型
Midjourney
智能
用户
学习
开源
GPT
微软
Meta
AI创作
图像
技术
论文
Stable Diffusion
马斯克
Gemini
算法
蛋白质
生成式
芯片
代码
英伟达
腾讯
神经网络
计算
研究
Sora
AI for Science
3D
Anthropic
AI设计
机器学习
GPU
开发者
场景
华为
预测
伟达
人形机器人
Transformer
百度
AI视频
苹果
深度学习
模态
字节跳动
xAI
驾驶
文本
搜索
大语言模型
Claude
Copilot
具身智能
神器推荐
LLaMA
算力
安全
应用
视频生成
视觉
科技
亚马逊
干货合集
2024
AGI
特斯拉
训练
大型语言模型