多模态大模型杀疯了！性能提升70%，跨模态检索的“硬核”突破！

近期，多模态融合技术正迎来重大突破，为智能系统的性能提升注入了强大动力。最新研究显示，通过将文本、图像、语音等多种模态数据进行深度融合，多模态融合技术在复杂场景下的应用表现卓越，模型的综合性能提升了40%，在跨模态检索、情感分析、智能驾驶等任务中的准确率更是高达90%以上。

这种创新不仅优化了数据处理效率，还让机器能够更自然地理解和交互，为人工智能的未来发展开辟了新的路径，开启了智能技术的多模态新时代。我整理了10篇【多模态融合】的相关论文，全部论文PDF版，工中号 沃的顶会 回复“多模态融合”即可领取

LLM-Fusion：A Novel Multimodal Fusion Model for Accelerated Material Discovery

文章解析 

论文提出了一种基于大型语言模型（LLMs）的新型多模态融合模型LLM-Fusion，通过整合多种材料表示（如SMILES、SELFIES、文本描述和分子指纹），实现更准确的材料属性预测。

该模型在两个数据集上的五个预测任务中表现优于单模态和简单拼接基线方法。

创新点 

首次提出利用LLMs进行多模态融合以解决材料科学中的属性预测问题。

设计了一种灵活的架构，能够高效处理多个模态并生成固定大小的信息密集表示。

相比传统方法，展示出随着模态数量增加预测性能持续提升的优势。

研究方法 

采用预训练或从头训练的编码器对不同模态数据进行特征提取。

引入可选投影层调整各模态嵌入维度与LLM输入维度一致。

通过堆叠嵌入向量并添加位置编码，将多模态信息输入到LLM中进行交互建模。

使用自注意力机制动态权衡各模态特征的重要性，并生成统一表示。

研究结论 

LLM-Fusion在多模态材料属性预测任务中表现出色，具有良好的扩展性和适应性。

实验结果表明，随着模态数量增加，预测性能显著提高。

该方法为加速材料发现提供了新的技术路径。

Revisiting Multimodal Fusion for 3D Anomaly Detection from an Architectural Perspective

文章解析 

本文系统研究了多模态融合架构设计对3D异常检测（3D-AD）的影响，提出了一种新的神经架构搜索方法3D-ADNAS，首次同时搜索多模态融合策略和模态特定模块，显著提升了3D-AD在精度、帧率和内存使用方面的性能，并展现出处理小样本任务的潜力。

创新点 

首次利用神经架构搜索(NAS)技术优化3D-AD的多模态融合架构。

提出3D-ADNAS方法，实现跨模态融合策略与模态特定模块的联合搜索。

通过理论与实验验证了多模态融合架构设计对3D-AD性能的关键影响。

研究方法 

从模块内融合和模块间融合两个层面分析多模态融合架构设计对3D-AD的影响。

扩展SOTA神经架构搜索范式，设计专门针对3D-AD的两层搜索空间。

通过大量实验评估不同融合策略及操作的有效性，总结关键架构设计方案。

研究结论 

多模态融合架构的设计（包括模块内和模块间）对3D-AD性能有显著影响。

中间特征融合优于早期或晚期特征单用，但结合其他策略时晚期特征融合能提升性能。

多操作融合比单一操作更有效，引导注意力和加权求和操作特别适合3D-AD。

3D-ADNAS方法能够高效搜索出适合3D-AD的多模态融合架构，在多种任务中表现优异。