陈敬雷的课程社区_NO_2
多模态大模型工作流，AI 进阶必备流程拆解
墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 通过墨衍一键同步至各平台 可同步平台 CSDN微信公众号微博知乎掘金百家号博客园抖音小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要 关注 + 加入社区| 课时名称 | 课时知识点 |
|---|---|
| 多模态大模型工作流，AI 进阶必备流程拆解 | 瞄准多模态 AI 应用 前沿，拆解大模型工作流全链路 ：从多模态数据输入（文本/图像/语音采集） 、模态融合策略（Encoder 对齐 + 跨模态 Attention 机制） ，到生成式输出（文生图/视频、多模态对话） 。结合Coze 平台多模态组件实操 ，讲解CLIP 模型应用、多模态 Prompt 工程 ，解决 AI 应用 “单模态局限、交互体验单薄” 痛点。覆盖内容创作、智能交互终端 等场景，适配AI 产品经理、技术开发者 进阶需求，掌握多模态时代 “AI 流程设计” 核心竞争力！ |
相关推荐
AI大模型ppt介绍总结了大模型的参数的规模、算力、精度以及发展等各方面情况
AI大模型是人工智能迈向通用智能的里程碑技术。深度学习作为新一代人工智能的标志性技术，完全依赖模型自动从数据中学习知识，在显著提升性能的同时，也面临着通用数据激增与专用数据匮乏的矛盾。AI大模型兼具“大规模”和“预训练”两种属性，面向实际任务建模前需在海量通用数据上进行预先训练，能大幅提升AI的泛化性、通用性、实用性。
2023AI大模型市场研究报告，迈向通用人工智能，大模型拉开新时代序幕
随着计算能力的提升和深度学习技术的发展，越来越多的大型神经网络模型（也称为大模型）在各种任务中展现出惊人的能力。这些模型之所以引起广泛关注，是因为它们具备超强的学习能力，能够从大规模数据中学习到更深刻、更复杂的模式和规律。 "拉开新时代序幕" 意味着这一发展将带来全新的局面，如同开启了一扇通往未知领域的大门。大模型不仅仅是技术的进步，更是一种能够推动人工智能进入更高级、更全面阶段的标志。通过具备数百万、甚至数十亿参数的庞大网络结构，大模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域刷新了许多任务的最佳性能。 适合关注大模型发展和应用的人查看 可以了解大模型发展趋势，以及在各个领域内的应用可行性。
【多模态大模型综述】【中文精细翻译】Multimodal Foundation Models
【多模态大模型综述】 使用 gpt3.5 精细翻译，完美融合图片等内容 由微软7位华人研究员撰写，足足119页 它从目前已经完善的和还处于最前沿的两类多模态大模型研究方向出发，全面总结了五个具体研究主题： - 视觉理解 - 视觉生成 - 统一视觉模型 - LLM加持的多模态大模型 - 多模态 agent 本报告一共7位作者。 发起人和整体负责人为 Chunyuan Li。 他是微软雷德蒙德首席研究员，博士毕业于杜克大学，最近研究兴趣为 CV 和 NLP 中的大规模预训练。 他负责了开头介绍和结尾总结以及“利用 LLM 训练的多模态大模型”这章的撰写。 核心作者一共 4位： Zhe Gan Zhengyuan Yang Jianwei Yang Linjie Li 他们分别负责了剩下四个主题章节的撰写。
02-多模态大模型与AI落地.pdf
02-多模态大模型与AI落地.pdf
AI大模型赋能人形机器人，迈向通用人工智能的一大步.pdf
机器人研究资料
