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模态论文最新视觉报道_模态分析理论与应用(2024年12月全程跟踪)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：热点更新日期：2024-12-01

模态论文

斯坦福推荐的多模态论文合集，必读！ 𐟎“学姐精心整理了一份备受斯坦福推崇的多模态顶会顶刊论文合集，内容丰富，极具代表性！这些论文涵盖了多个领域的顶尖研究成果，是大佬们的智慧结晶。 𐟌多模态技术，即多种异构模态数据的协同推理，涉及将不同类型的数据进行整合或融合，以更全面地理解外部世界或解决特定问题。 𐟔在生物识别领域，多模态生物识别技术是指结合两种及两种以上的生物识别技术，如指纹、指静脉、人脸、虹膜图像等，利用这些技术的独特优势，结合数据融合技术，使认证和识别过程更加精准、安全。 𐟤–在人工智能领域，多模态通常指感知信息的协同，如图像、文本、语音等，帮助人工智能更准确地理解外部世界。例如，双路卷积神经网络等方法是多模态在人工智能领域中的常见应用。 𐟓š这份多模态论文合集必读，将助你乘风破浪，披荆斩棘，开启学术研究的新篇章！

SAR3D：3D模型极速生成新方案 𐟌Ÿ 论文标题： SAR3D: 多尺度3D向量量化变分自编码器的自回归生成与理解 𐟌Ÿ arXiv链接： 2411.16856 𐟌Ÿ GitHub链接： cyw-3d/SAR3D 本文提出了一种名为SAR3D的框架，旨在通过多尺度3D向量量化变分自编码器（VQVAE）和自回归模型，实现3D对象的快速生成与深入理解。自回归模型在自然语言处理和2D内容生成中取得了显著成就，但在3D领域尚未得到充分探索。 SAR3D框架通过预测多尺度潜在空间中的下一个scale，而非单个token，显著提升了3D对象的生成速度，并保证了生成质量。此外，该框架还能够利用层次化的3D信息丰富的标记，对预训练的大型语言模型进行微调，使其能够理解和描述3D模型。实验结果表明，SAR3D在速度和质量上均超越了现有的3D生成方法，并能够为3D对象生成详细的描述。尽管SAR3D展现了卓越的性能，但目前仍依赖于两个独立的自回归模型，未来的工作将探索开发能够处理融合文本和3D信息的真正多模态模型，以进一步提升3D内容生成和理解的能力。

多模态学习论文推荐：高质量期刊不容错过！大家好！今天我要给大家介绍一本非常棒的多模态学习计算机1区SCI期刊！ 𐟓š高质量期刊推荐多模态学习是一种利用多种感知模态（如视觉、听觉、语言等）进行学习和建模的方法。这些感知模态可以独立，也可以相互关联。多模态学习的目标是通过组合和协同利用不同感知模态的信息，提高模型的性能和鲁棒性。 𐟌Ÿ多模态学习在计算机视觉、自然语言处理、智能系统等领域有着广泛的应用。例如，图像与文本的关联分析、视频与语音的情感识别等。它的发展不仅使模型能够更好地理解和处理多模态数据，还推动了跨领域信息的集成和交互。 𐟓ˆ这本期刊的质量非常高，门槛相对较低，影响因子呈平稳上升的状态。对于计算机方向的本科生想要保研、硕博生想要毕业、硕士生想要申博的人来说，这都是一个非常好的选择！希望这篇推荐能对大家有所帮助，赶紧去看看吧！

如何开始你的AI论文？这里有关键步骤！ 𐟚€ 如何开始你的AI论文？如果你正在为论文选题而烦恼，或者已经有了想法却不知道如何实现，这里有一些关键的步骤和建议，希望能帮到你！ 𐟒ᠩ斥…ˆ，明确你的研究领域。无论你是专注于计算机视觉、自然语言处理、多模态还是推荐系统，首先要确定你的研究范围。这样可以帮助你更好地定位你的研究问题和目标。 𐟓 接下来，提出一个具体的研究问题。你的研究问题应该是你感兴趣的，并且能够为你的领域做出贡献。确保你的问题是有明确答案的，并且能够通过你的研究方法来解答。 𐟔 然后，进行文献回顾。了解你研究领域的前沿进展，看看其他人是如何解决类似问题的。这可以帮助你找到你的研究方法的灵感，并且避免重复他人的工作。 𐟒𛠦Ž姝€，设计你的研究方法。根据你的研究问题和领域特点，选择合适的研究方法和技术。确保你的方法能够有效地解答你的问题，并且能够被其他研究者复制和验证。 𐟓Š 最后，进行实验和数据分析。根据你的研究方法，进行实验并收集数据。然后，使用适当的数据分析方法，得出你的研究结论。确保你的实验设计和数据分析都是透明的，并且能够支持你的结论。 𐟎‰ 完成论文写作后，记得进行论文修改和审稿。这包括对论文进行多次审阅和修改，以确保论文的质量和完整性。同时，也要准备应对审稿过程中的任何反馈和修改建议。 𐟌Ÿ 希望这些步骤和建议能帮助你开始你的AI论文写作之旅！

10 月 3 日 AI 早报 1. OpenAI完成464亿美元新融资，估值达万亿美元：OpenAI宣布完成新一轮融资，由Thrive Captial领投，微软、英伟达、软银等跟投。OpenAI提出“排他协议”，要求投资者不投资竞争对手，特别是马斯克的xAI。 2. 00后国人论文登Nature，研究大模型可靠性：研究发现，更大且更遵循指令的大模型在某些情况下不如早期模型可靠。包括GPT-4、LLaMA、BLOOM系列以及OpenAI的新o1模型和Claude-3.5-Sonnet在内的多个模型在可靠性方面存在问题。 3. 奥特曼在OpenAI开发者日发表未来预测：奥特曼预测无限上下文长度将在十年内实现。智能体应用将推动人们要求AI完成更多工作。未来每个人可能拥有数千个智能体。 4. Pika 1.5发布，具备超强视频特效能力：Pika 1.5能够生成具：有爆炸、融化、粉碎或膨胀效果的视频内容。具备虚幻的“Pikaffects”、大屏幕镜头效果和新动作特性。 5. EMOVA多模态全能助手发布：EMOVA是一个能处理图像、文本和语音的多模态助手。通过情感控制，EMOVA拥有更加人性化的交流能力。 6. ECCV2024奖项公布，哥大获最佳论文：哥伦比亚大学的研究者获得最佳论文奖。微软COCO数据集获得经典论文奖。2395篇论文被录用，录用率为18%。 7. ASU团队测试o1推理能力：o1-preview在推理测试中表现出色，但成本高昂。在PlanBench基准测试中，o1-preview未完全通过，其他LLM性能不足5%。 8. 全球首台Arm超算退役，下一代超算接任：基于Arm架构的超算完成6年使命后退役。下一代超算配备384块英伟达Grace CPU。 9. 谷歌开源AI统计学专家DataGemma：DataGemma基于谷歌推出的大型数据库Data Commons。Data Commons包含来自多个可信来源的超过2500亿个数据点。

【每日大模型论文】Mistral AI 发布 Pixtral-12B 技术报告 Mistral AI 推出了 Pixtral-12B，这是一个 120 亿参数的多模态语言模型。经过训练，Pixtral-12B 既能理解自然图像，也能理解文档，在各种多模态基准测试中取得了领先的性能，超越了许多大模型。与许多开源模型不同的是，Pixtral 也是同类产品中的先进文本模型，并且不会因为在多模态任务中表现出色而降低自然语言性能。Pixtral 使用从零开始训练的全新视觉编码器，可按自然分辨率和长宽比摄取图像。这样，用户就能灵活处理图像中使用的 token 数量。Pixtral 还能在 128K token 的长上下文窗口中处理任意数量的图像。 Pixtral 12B 的性能大大优于其他类似大小的开放模型（Llama-3.2 11B 和 Qwen-2-VL 7B）。它还优于 Llama-3.2 90B 等更大的开放模型，但体积却小了 7 倍。他们还贡献了一个开源基准——MM-MT-Bench，用于评估实际场景中的视觉语言模型，并为多模态 LLM 的标准化评估协议提供了详细的分析和代码。 #知识分享# #大模型# #论文#

多模态领域20个高潜力选题推荐大家好！9月是学术界的高峰期，很多同学都在忙着发表论文。最近，大家让我推荐一些多模态领域的选题，今天我就给大家带来20个超好中的选题，绝对让你一投一个准！ 𐟒— 多模态（multimodal）指的是使用多种不同的感官模式来传达信息或交流。在计算机科学中，多模态通常指的是基于语音、视觉、触觉等多个感官模式的交互系统。这种交互系统可以通过多种方式获取用户输入，并且可以通过多种方式向用户输出信息，从而提供更加丰富和自然的交互体验。对于计算机方向的本科生、硕士生、博士生来说，这些选题都是非常好的选择哦！无论你是想要保研、毕业还是申博，这些选题都能帮你顺利发表高水平论文。如果你还在为科研小白或是导师放养不管的学生而烦恼，独立发表高水平论文的难度无异于登天。不如找个领路人！在大牛导师的带领下，CCF/SCI高水平论文其实并不难。

𐟚€ 算法工程师必备技能自学指南 𐟚€ 想要成为算法工程师？这里有一些关键方向和自学建议，帮助你快速入门！ 1️⃣ 𐟒𛠧𜖧若Ÿ𚧡€：掌握 Python 语言，包括 NumPy 和 Pandas 等库的使用，以及数据结构的基础知识。结合 LeetCode 平台，进行编程练习。 2️⃣ 𐟎蠨œ𚨧†觉（CV）：了解深度学习基础，熟悉 CNN、Transformer 和 VIT 等核心网络。选择检测和分割等常见方向，如 Faster RCNN、RetinaNet、YOLO 和 PSPNet、DeepLab 等经典算法进行论文阅读。实践可以选择特定场景的目标检测或分割。 3️⃣ 𐟓š 自然语言处理（NLP）：掌握深度学习基础，熟悉 Transformer 和基础语言模型（BERT + GPT）。阅读大语言模型（LLama）的论文。实践可以选择基于 BERT 的文本分类或基于 GPT 的对话系统。 4️⃣ 𐟎砥䚦衦€模型：了解深度学习基础，熟悉 Transformer、VIT 和 CNN 等基础网络。阅读 CLIP、BLIP 和 BLIP-2 等多模态模型，以及 LLama 等大语言模型的论文。实践可以选择基于 CLIP 的 zero-shot 推理。 5️⃣ 𐟎堁IGC图像/视频生成：掌握深度学习基础，熟悉 Transformer、VIT 和 CNN 基础网络。阅读 Dalle、SD 和 SDXL 等 Diffusion 模型的论文。实践可以选择基于 Diffusers 库的图像生成、图像编辑或可控生成。 6️⃣ 𐟔 搜广推：了解深度学习基础和机器学习基础，熟悉 Transformer。阅读代表性搜广推方法，如 DIN 和 MMOE 的论文。实践可以选择 Kaggle 的赛题进行锻炼。 𐟚€ 完成以上内容，你基本上已经入门了算法领域。但要拿到算法工程师的 offer，还需要一个高质量的简历，展示你在实际项目中的经验。推荐参加高质量的项目辅导，直接接触大厂需要的技术栈，了解实际业务逻辑。

多模态模型错误前提克服新方法 𐟎Š覜𚯼š这篇论文的目的最近开源的大型多模态模型（LMMs）在图像分割和开放词汇定位等任务中表现出色。然而，当面对查询中含有实际图片中不存在物体的错误前提时，这些模型可能会出错。现有的微调方法用于图像分割会严重降低模型准确判断物体是否存在和自然与人交互的能力，这种问题被称为灾难性遗忘。我们提出了一种新的级联和联合训练方法，让LMMs在解决这一任务时避免忘记之前的技能。 𐟔砦–𙦳•：这篇论文使用了哪些技术或路线我们开发的模型能够通过检测图片中是否存在物体来“看”，如果物体不存在，则通过告知用户来“说”，或者提出替代查询，或纠正查询中的语义错误。最后，“分割”阶段，如果物体存在，输出所需物体的掩膜。此外，我们引入了一个新的假设前提纠正基准数据集，这是现有的RefCOCO(+/g)指向性分割数据集的扩展（我们称之为FP-RefCOCO(+/g)）。 𐟒ꠤ𜘥Š㥊🯼š这篇论文内容的优点和缺点优点：新的训练方法避免了灾难性遗忘，即在学习新任务时丢失先前的能力。我们的方法在检测错误前提条件时比现有方法高达55%的表现更好。在错误前提条件下，相对于基线的cIOU提高了超过31%。生成的自然语言反馈高达67%的时间被认为是有用的。缺点：新提出的方法可能需要额外的计算资源和更复杂的训练时间。新基准数据集的创建可能需要更多的实验来验证其有效性和覆盖性。 𐟌ˆ 一句话总结：这篇论文提出了一种针对大型多模态模型的级联和联合训练方法，成功实现了在保持对图像有深度理解的同时，还能提出有意义的自然语言反馈，克服了错误前提的挑战，并通过新的基准数据集实现了显著的性能提升。𐟚€𐟓ˆ

多模态动作识别项目：两周搞定！𐟚€ 大家好，今天来分享一个超酷的多模态动作识别项目，我们只用了两周就搞定了！𐟎‰ 𐟌Ÿ 背景：一个211研二的学弟需要发表一篇三区小论文，但他的代码能力和创新能力都不太行，自己独立完成有点困难。于是他找到了我们，希望我们能帮他搞定这个项目。 𐟓ˆ 方向：我们的目标是利用文本和视频来进行动作识别，这个方向听起来就很有趣吧！ 𐟓š 数据集：我们使用了公共数据集，如果有需要的学弟学妹们可以联系我哦！ 𐟓 要求： 1️⃣ Step1：基础模型CLIP和mamba，再加上一些创新点（具体创新点目前还没见刊，所以保密哦）。 2️⃣ Step2：对比实验、消融实验和混淆矩阵。最终，我们花了大概两周的时间完成了这个项目，包括创新点和代码部分。论文部分还需要学弟继续努力。 𐟒ᠦˆ‘们的团队擅长深度学习，可以提供以下服务： 0基础入门深度学习+交叉学科创新点指导代码疑难杂症解决论文讲解和代码复现指导代码能力提升指导 SCI和毕业论文指导我们的小团队马上就要成立一年啦，我们的宗旨是专注深度学习，服务好每一位学弟学妹的需求！𐟒ꊊ希望这个项目能给大家一些启发，如果有任何问题或需求，欢迎随时联系我哦！𐟓退

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