重磅！多模态融合颠覆式突破！

多模态融合突破及大模型AI学习指南

最新推荐文章于 2025-12-05 11:17:30 发布

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#人工智能 #chatgpt #数据库 #产品经理 #架构

性能远超SOTA，浮点运算（FLOPs）减少63.83%，CUDA处理时间减少90.69％！这就是最新的多模态融合模型LEO-MINI！核心思路便是如今顶会的“新宠”：混合专家模型+多模态融合！

其充分利用了混合专家模型的动态路由机制，进行“按需计算”，既突破了传统多模态融合方法的效率瓶颈，又能灵活应对复杂模态交互的场景！在医疗、机器人等实时性要求高、模态动态变化的领域都不可替代！且当前正处于上升期，创新空间很大！

MoPE: Mixture of Prompt Experts for Parameter-Efficient and Scalable Multimodal Fusion

**内容：**本文提出了一种名为MoPE的参数高效且可扩展的多模态融合方法。该方法通过将传统的提示（prompt）分解为静态和动态部分，以适应性地捕获数据集层面和实例层面的特征，并引入混合提示专家（Mixture of Prompt Experts）技术来增强提示的表达能力。MoPE利用多模态配对先验信息，在每个实例基础上动态选择最有效的提示，从而提高了多模态融合的性能。实验表明，MoPE在三个多模态数据集上达到了最先进的性能，同时仅需要约0.8%的可训练参数，展现出良好的参数效率和可扩展性。

Enhancing Multi-modal Models with Heterogeneous MoE Adapters for Fine-tuning

**内容：**本文提出了一种名为HMMoE的方法，用于增强多模态模型的参数高效微调（PEFT）。HMMoE通过引入异构的多模态混合专家适配器，扩展了传统的PEFT框架，支持多模态专家组合，改善了模态间的信息交互。该方法通过低秩空间中的高效模态融合，仅需微调5-8%的参数即可实现与全微调相当的性能。实验结果表明，HMMoE在视觉-音频和文本-视觉等多模态任务上表现出色，显著优于现有的PEFT方法，为多模态模型的微调提供了一种高效且参数节省的解决方案。

DeMo: Decoupled Feature-Based Mixture of Experts for Multi-Modal Object Re-Identification

**内容：**本文提出了一种名为DeMo的多模态目标重识别（ReID）框架，旨在通过解耦特征和混合专家机制生成更鲁棒的多模态特征。该方法首先使用PIFE提取多粒度和多模态特征，然后通过HDM将多模态特征解耦为非重叠形式，以保留模态特异性信息并增加特征多样性。最后，引入Attention-Triggered Mixture of Experts（ATMoE）模块，用动态注意力权重代替传统门控机制，从而自适应地平衡解耦特征。实验表明，DeMo在三个目标重识别基准数据集上表现出色，验证了其有效性。

LEO-MINI: AnEfficient Multimodal Large Language Model using Conditional Token Reduction and Mixture of Multi-Modal Experts

**内容：**本文提出了一种名为LEO-MINI的高效多模态大型语言模型（MLLM），旨在通过减少视觉标记的数量并增强视觉推理能力，提高模型的计算效率。LEO-MINI引入了一种新颖的条件性标记压缩模块（COTR），通过利用视觉标记、文本标记和可学习查询之间的相似性，将大量视觉标记压缩为更小的标记集。此外，LEO-MINI还采用了混合多模态专家模块（MMOE），该模块包含多个LoRA专家和一个新颖的路由器，能够根据输入的文本和视觉标记动态选择专家，从而在最小化计算开销的情况下提升模型的视觉理解能力。实验结果表明，LEO-MINI在多个视觉-语言任务上表现出色，与现有的高效MLLM相比，在仅使用64个视觉标记的情况下，实现了更高的性能和效率。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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