多模态大模型是实现AGI的必经之路。它通过模拟人类的多模态感知能力，使模型能够更自然地与人类交互，理解人类的喜怒哀乐以及工作和生活习惯。在人工智能的浪潮中，多模态大语言模型（MLLM）正引领着一场深刻的变革。
这次我整理了多模态论文700篇，还邀请了头部互联网企业算法专家，研发多模态大模型的Geoff老师，在2月13号晚8点给大家带来《深度解析比肩GPT-4o——实时交互多模态大模型VITA-1.5》
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在人工智能的浪潮中，多模态大语言模型（MLLM）正引领着一场深刻的变革。VITA-1.5，作为这一领域的前沿成果，通过其创新的三阶段训练方法，成功地将视觉、语言和语音模态深度融合，实现了近实时的交互能力。这次Geoff老师将在13号晚八点深入探讨VITA-1.5的技术细节、架构设计、训练策略以及性能评估，会给大家提供一个全面而深入的理解框架，把握这一多模态交互领域的最新进展。
课程大纲
1. 多模态融合的背景与挑战
2. VITA-1.5模型架构详解
3. 三阶段训练策略
4. 数据集构建与性能评估
5. 未来应用机会
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未来，多模态模型预计将在多模态预训练模型、多模态与强化学习的结合、人机交互、少样本学习等多个领域实现技术突破，同时，也将面临数据隐私、模型可解释性、计算资源需求等方面的挑战。
随着技术的不断进步，多模态模型有望在更多新兴领域得到应用，为社会带来新的商业模式和价值。我特意整理了多模态大模型系列课+多个多模态顶会idea，免费分享给大家！
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（文：PaperWeekly）