JackCrum的博客

多模态大语言模型(Multimodal Large Language Model, MLLM)是近年来兴起的一个新的研究热点，它利用强大的大语言模型作为大脑来执行多模态任务。MLLM令人惊讶的突发能力，如基于图像编写故事和无ocr数学推理，在传统方法中是罕见的，这表明了人工通用智能的潜在途径。在本文中，我们旨在追踪和总结最近的进展mllm。首先，我们提出了传销营销的概念，并对其相关概念进行了描述。

不同模态数据分布的异质性使得模态融合的难度较高

1s 三轮4min 1轮。

药物发现的一个基本问题是设计与特定蛋白质结合的分子。为了使用机器学习方法解决这个问题，我们在这里提出了一个名为GraphBP的新颖而有效的框架，通过将特定类型和位置的原子逐个放置在给定的结合位点来生成与给定蛋白质结合的3D分子。特别是，在每个步骤中，我们首先使用3D图形神经网络，从中间上下文信息中获得几何感知和化学信息表示。此类上下文包括给定的绑定位点和放置在前面步骤中的原子。其次，为了保持理想的等方差特性，我们根据设计的辅助分类器选择一个局部参考原子，然后构建一个局部球坐标系。

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