多模态大模型参考

AnyGPT相关资源链接
最新推荐文章于 2025-07-26 16:12:52 发布
原创 最新推荐文章于 2025-07-26 16:12:52 发布 · 220 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#大模型

https://junzhan2000.github.io/AnyGPT.github.io/

啊哈2020
关注
机器人多模态大模型转换与量化
weixin_68094467的博客
02-25 1659
具身智能的概念可以追溯到1950年，图灵在论文《Computing Machinery and Intelligence》中提出机器像人一样能和环境交互感知，自主规划、决策、行动，并具备执行能力，是AI的终极形态。大模型时代，大模型作为机器人的“大脑”，多模态作为机器人的“小脑”，模型的训练和测试与云服务相结合，可以在云上虚拟仿真场景下，进行端到端的实时训练与测试，快速完成端侧迭代与开发，这就大大加速了具身智能体的进化速度。
多模态大模型解读
qq_45888932的博客
06-19 1855
介绍近几年多模态大语言模型的研究进展，包括：CLIP、ALBEF、BLIP和BLIP2。
多模态大模型是新一代人工智能技术范式
热门推荐
weixin_43178406的博客
05-02 5万+
 本文主要介绍了推开通用人工智能大门，多模态大模型是新一代人工智能技术范式，希望能对学习大模型的同学们有所帮助。 文章目录 1. 前言 2. 书籍推荐 2.1 内容简介 2.2 本书作者 2.3 本书目录 2.4 适合读者
vLLM部署多模态大模型
guopeiAI
03-19 2002
vLLM 是一个高效的推理和部署框架，专为大规模语言模型（LLM）优化。它采用 PagedAttention 技术，显著提高 GPU 显存利用率，支持高吞吐量推理。vLLM 兼容 Hugging Face Transformers 和 OpenAI API 接口，便于集成现有模型。其高效的 KV 缓存管理减少重复计算，适用于流式生成、批量处理和多用户推理场景。vLLM 还支持 FlashAttention，可进一步提升推理速度。
多模态大型语言模型综述
余俊晖，NLP炼丹师，目前专注自然语言处理领域研究。曾获得国内外自然语言处理算法竞赛TOP奖项近二十项。
02-21 1864
这篇论文《The ®Evolution of Multimodal Large Language Models: A Survey》提供了对多模态大型语言模型（MLLMs）领域的全面回顾。引言：介绍了MLLMs的重要性，它们通过整合视觉和文本模态，提供了基于对话的接口和遵循指令的能力。论文强调了在这一领域进行研究的重要性，并概述了研究的三个核心方面：模型架构、训练方法和任务设计。赋予LLMs多模态能力。
多模态和多模态大模型
python1234567_的博客
06-13 2126
以前，我们的机器学习模型一般都只处理一种类型的数据，比如只处理文本（翻译、语言建模）、图像（对象检测、图像分类）或音频（语音识别）。但是，想想我们人类的大脑。我们不仅仅读写文字，还可以看图、看视频，听音乐，还能够辨识各种不同的声音。所以，为了让AI更接近真实世界，处理多种类型的数据显得非常重要。OpenAI 在他们的这种融合的方法就是将大语言模型 (LLMs) 扩展到多种数据类型，从而得到所谓的多模态大模型 (LMMs)。
大模型建模基础：多模态大模型
天涯雨的博客
07-26 871
大模型建模基础：多模态大模型
什么是多模态大模型
qq_41655898的博客
02-21 1413
什么是多模态大模型
多模态大模型
m0_62030579的博客
01-07 1124
多模态的一些模型笔记
多模态大模型技术解析
七刀的专栏
05-21 992
多模态大模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）作为这一变革的核心驱动力，正在重塑人机交互的范式。本文将深入剖析多模态大模型的技术架构、核心组件、训练方法以及应用实践，为读者提供一个全面而深入的技术视角。​，将不同模态的模型串联起来。随着技术的不断进步，多模态大模型有望实现更自然的人机交互、更高效的跨模态理解和更智能的内容生成，为人工智能的广泛应用开辟新的可能性。模态编码器是多模态大模型的基础组件，负责将原始数据转换为模型可处理的表示。
精选资源
多模态大模型微调-基于Lora对Qwen-VL多模态大模型进行微调-附项目源码+流程教程-优质项目实战.zip
10-16
这些内容对于那些对多模态大模型微调感兴趣的开发者和研究人员来说，是极为宝贵的实战经验和参考资料。 项目的实战性体现在其从理论到实践的完整性，提供了从了解多模态大模型的基本概念，到实际操作微调的每一个...
精选资源
2025年电力人工智能多模态大模型创新技术及应用报告.pdf
03-13
2025年电力人工智能多模态大模型...该报告是一份全面分析电力人工智能多模态大模型创新技术及其应用的文件，它为电力行业的智能化转型提供了宝贵的参考资料，对于推动电力行业利用人工智能技术创新发展具有重要意义。
【多模态大模型综述】【中文精细翻译】Multimodal Foundation Models
09-25
此报告不仅适合计算机视觉和多模态视觉语言领域的研究人员，也对研究生和专业人士具有极高的参考价值，为他们提供了多模态基础模型的基础知识和最新研究动态。所有作者都对项目的策划和论文的编写、审阅和校对做出了...
多模态大模型的安全评估指南与模板.docx
08-28
本指南与模板旨在为多模态大模型的安全评估提供一个标准化的参考框架，帮助相关工作者在保障模型安全性和可靠性的同时，促进模型在各领域的健康和可持续发展。通过文档提供的指导和模板，可系统地识别和评估潜在风险...
AI时代，科技园区面临收入增长乏力挑战，如何抓住AI+数智化解决方案机遇实现市场占有率？.docx
12-02
AI时代，科技园区面临收入增长乏力挑战，如何抓住AI+数智化解决方案机遇实现市场占有率？
基于Unity引擎开发的移动端点云可视化与智能路径规划系统_点云显示手势交互点云格式转换ply格式导入pcx插件应用点云地图构建栅格地图系统六边形地图设计可通行区域.zip
12-02
基于Unity引擎开发的移动端点云可视化与智能路径规划系统_点云显示手势交互点云格式转换ply格式导入pcx插件应用点云地图构建栅格地图系统六边形地图设计可通行区域.zip
科技服务合作伙伴如何借助AI赋能的科技管理服务突破平台“建而无用”，以打造可持续的品牌影响力？.docx
12-02
科技服务合作伙伴如何借助AI赋能的科技管理服务突破平台“建而无用”，以打造可持续的品牌影响力？
地方政府如何借助新一代技术转移SaaS系统构建精细化管理效能？.docx
12-02
地方政府如何借助新一代技术转移SaaS系统构建精细化管理效能？
基于Matlab的植物叶片虫害检测系统：融合颜色与纹理特征的病害识别及GUI交互界面
最新发布
12-02
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案，重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面，便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具，在图像分析与模式分类领域应用广泛，本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面，叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常，健康的叶片呈现绿色，而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数，例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数（如均值、标准差及主成分等），能够提取具有判别力的色彩特征，从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化，如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外，局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节，进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像，系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法，通过对已标注样本的训练，模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程，学生能够将理论知识与实际应用相结合，提升解决复杂工程问题的能力。总体而言，该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节，为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值