【精调】MMRole ：开发和评估多模式角色扮演代理的综合框架

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分类专栏： AI入门与实战 文章标签： elasticsearch 大数据 搜索引擎 人工智能 精调
于 2025-02-22 17:16:32 首次发布
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MMRole

角色代入并对图片内容进行探讨

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(ICLRMMRole：开发和评估多模式角色扮演代理的综合框架

(ICLR’25) MMRole: A Comprehensive Framework for Developing and Evaluating Multimodal Role-Playing Agents
(ICLRMMRole：开发和评估多模式角色扮演代理的综合框架

Multimodal Role-Playing Agents (MRPAs) are designed to emulate specific characters and engage in dialogues centered around images, with either human users or other characters. MMRole is a comprehensive framework for developing and evaluating MRPAs, which comprises a personalized multimodal dataset and a robust eva

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MM-role 首个多模态角色扮演框架（ICLR）
weixin_63482830的博客
03-25 794
广泛的评估结果表明 MMRole-Agent 的性能有所提高，并突出了在制定 MRPA 方面的主要挑战，强调需要加强多模态理解和角色扮演的一致性。为了弥补这一差距，我们引入了多模态角色扮演代理 (Multimode role-Play Agent，MRPA) 的概念，并提出了一个全面的框架 MMRole，用于开发和评估，该框架包括。此外，我们提出了一个健壮的评估方法，MMRole-Eval，包括八个跨三个维度的指标，其中奖励模型被设计为评分 MRPA 与构建的 ground-truth 数据进行比较。
MME: A Comprehensive Evaluation Benchmark for Multimodal Large Language ModelsMME：多模态大语言模型综合评估基准
Mars_prime的博客
12-11 6553
在本节中，我们对 MME 基准进行了大量实验，以评估总共 12 个开源 MLLM，包括 BLIP-2、LLaVA、MiniGPT-4、mPLUG-Owl、LLaMA-Adapter-v2、Otter、Multimodal-GPT、 InstructBLIP、VisualGLM-6B、PandaGPT、ImageBind-LLM 和 LaVIN。细粒度的识别更多的是测试MLLM的知识资源。为了推断出正确的答案，MLLM需要遵循指令，感知图像的内容，并调用LLM中保留的知识，这比单一的感知任务更具挑战性。
MMRole多模态角色扮演：与「李白」赏图赋诗，同「猴哥」直面天命 | 人大高瓴提出...
idol24的博客
09-24 356
注：欢迎参加文末最新《多模态大模型》纸质新书包邮赠送活动！下文来源 机器之心随着大语言模型的飞速发展，角色扮演智能体（RPAs）正逐渐成为 AI 领域的热门话题。这类智能体不仅能够为人们提供陪伴、互动和娱乐，还在教育、社会模拟等领域展现出重要的应用潜力。然而，当前市面上的大多数角色扮演智能体都只会「文字聊天」，其理解能力仅限于单一的文本模态，远远无法与具备多模态感知能力的人类相比。这让我们不禁思...
搭建基于Gitee文档笔记自动发布
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07-16 331
创建webhooks目的是用于监听gitee仓库的push事件，自动触发服务器端pull更新代码和文档笔记。由于现在gitee不支持代理静态页面，并且github.io需要VPN，实际使用的话gitee更为方便。
git的diff命令、Config和.gitignore文件
qq_73993301的博客
07-16 226
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Console 纳管 Elasticsearch 9（二）：日志监控
infinilabs的博客
07-17 153
本文介绍了如何通过 INFINI Console 结合 Agent 实现 Elasticsearch 9 的日志监控功能。主要内容包括：1）在本地安装 Elasticsearch 9 并注册到 Console；2）安装配置 Agent，解决 Console 系统集群连接异常问题；3）将 Agent 关联到 ES 集群并调整监控模式；4）最终实现日志监控功能，可在监控报表中查看采集状态和日志数据。文章提供了详细的安装步骤和配置说明，帮助用户完成从基础安装到功能实现的完整流程。
借助AI学习开源代码git0.7之编译和使用
yuoveyu的专栏
07-16 493
摘要：本文介绍了如何通过早期版本(git 0.7)学习开源代码，相比现代版本代码量更精简(4950行)。主要内容包括：1)解决编译问题，修改Makefile使用内置SHA1实现；2)基本使用流程：初始化仓库、添加文件、创建tree和commit对象；3)详细解析16个核心命令的功能和用法，如git-cat-file查看对象、git-ls-tree列出目录结构等。通过实践这些基础操作，可以深入理解Git底层数据结构和核心机制。
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灵台方寸山斜月三星洞
07-15 215
本文介绍了一个BAT批处理脚本，用于将MOV视频转换为PNG序列帧。脚本通过拖放MOV文件到BAT上自动执行，在当前位置创建frames文件夹输出结果。可自定义参数包括帧数(默认24帧)、输出目录和序号位数(默认2位)。脚本使用FFmpeg命令实现转换，并包含结果验证功能。文末提供了FFmpeg安装指南，建议解压到D:\ffmpeg并添加bin目录到系统PATH，还附带了一个包含FFmpeg的下载链接。该方案简单易用，适合需要批量处理视频帧的场景。
Elasticsearch 9.x 搜索执行流程（源码解读）
maxcode
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Elasticsearch的搜索执行是一个分布式过程，涉及协调节点和数据节点之间的多阶段交互
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07-16 31
摘要： Elasticsearch 9.x 通过集成 AI 技术实现语义搜索和重排序功能。语义搜索利用 NLP 模型（如 BERT）将文本转为向量，通过 knn 查询匹配相似文档；重排序则借助交叉编码器模型优化初始结果排名。用户需配置 dense_vector 字段、部署模型，并通过 API 或 Java SDK（如 knnQuery）调用功能。典型应用包括内容推荐、问答系统及高精度搜索场景。
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对提交历史的影响git reset：可修改提交历史（如回退到旧提交）从不修改提交历史，仅操作文件数据安全性：可能永久丢失未提交数据：更安全，仅恢复到已知状态设计目标git reset：主要用于分支操作（移动 HEAD）：专门用于文件恢复（拆分自。
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​我们很高兴地宣布，Elasticsearch Model Context Protocol（ MCP ）服务器现已在 AWS Marketplace 上提供。 被归类于 AI Tools and Agents 类别，确保客户可以轻松在 AWS 上发现并以容器方式部署 Elasticsearch MCP 服务器。无论你是在构建 AI 助理、智能代理，还是高级分析平台，Elastic 都能为其提供强大支撑。
Git分支管理与Stash技巧：从基础到高级工作流详解
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07-16 71
摘要：本文介绍如何在测试环境中关闭Elasticsearch 8.x/9.x的安全认证功能。默认情况下，Elasticsearch启用了用户名密码验证，本文通过修改elasticsearch.yml配置文件，指导用户关闭安全认证和HTTPS访问（仅适用于本地测试环境，生产环境不建议关闭安全功能）。
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对象库（objects），修改的工作区内容会写入对象库的一个新的git对象中，达到维护版本的目的，每次add都会有一个commit id，HEAD可以记录最近一次提交的commit id，HEAD^表示HEAD的上次提交的commit id,HEAD^^为上上次，以此类推。master主分支上一般提交稳定的经过测试的代码，但是如果出现bug，则需要新开一个分支去处理，既不能影响我们原先正在开发的分支，也不能影响master分支，因此可以先将我们开发代码的分支上的代码进行保存，在去新建分支处理bug。
Git 子模块只更新部分模块的问题排查总结
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07-17 375
命令用途关键信息查看子模块状态显示已注册的子模块检查 Git 索引中的子模块160000 模式表示子模块查看本地子模块存储显示实际存在的子模块ls -la检查工作目录确认子模块目录是否存在。
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