ACM MM2024 | 网易伏羲多模态研究再获国际认可，推动特定领域跨模态理解新突破

近日，第32届ACM国际多媒体学术会议（ACM International Conference on Multimedia，简称ACM MM）公布论文接收结果，网易伏羲最新研究成果《Selection and Reconstruction of Key Locals: A Novel Specific Domain Image-Text Retrieval Method》入选，该论文研究方向涉及视觉语言预训练（VLP）、跨模态图文检索（CMITR）等领域。此次入选标志着网易伏羲实验室多模态能力再受国际认可，目前相关技术已应用至网易伏羲自研多模态智能体助手“丹青约”。

ACM MM由国际计算机协会（ACM）发起，是多媒体处理、分析与计算领域最具影响力的国际顶级会议，也是中国计算机学会推荐的多媒体领域A类国际学术会议。作为领域内的顶级会议，ACM MM 受到国内外知名厂商和学者广泛关注。本届ACM MM共收到有效稿件4385篇，其中1149篇被大会接收，接收率为26.20%。

作为国内领先的人工智能研究机构，网易伏羲在大规模模型研究领域已有近六年的深厚积累，具备丰富的算法和工程经验，先后打造了数十个文本和多模态预训练模型，包括文本理解和生成大模型，图文理解大模型，图文生成大模型等。这些成果不仅有效推动了大模型在游戏领域的应用，也为跨模态理解能力的发展奠定了