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多模态交互之DPL 2.0
在智能语音交互发展的过程中，多模态交互是一个必经阶段。 所谓“模态”，英文是modality，用通俗的话说，就是“感官”，多模态即将多种感官融合，即通过文字、语音、视觉、动作、环境等多种方式进行人机交互，充分模拟人与人之间的交互方式。 那么，DuerOS是如何支持多模态交互的呢？一个集中的体现就是DuerOS 新推出的DPL 2.0。 1. 什么是DPL？ 小结 作为DuerOS 多模态交互的一种特定领域语言，DPL 以简洁明快的方式提供了高效开发和高效运行的能力。 DPL 2.0 仅仅是DuerOS 多模态交互的另一个起点而已，在DPL 中进一步使用本地引擎执行计算的能力已经在路上了。
2.1K00发布于 2020-05-28 - 来自专栏一点人工一点智能
多模态人机交互国际研究现状
多模态人机交互综述. 中国图象图形学报, 27(6): 1956-1987 多模态信息呈现过程涉及大数据可视化交互技术、混合现实交互技术以及人机对话交互技术。 数据可视化在大数据时代下会产生呈现空间有限、数据表达抽象和数据遮挡等问题，沉浸式可视化的出现为高维度的大数据可视化提供了广阔的呈现空间，综合了多感知通道的多模态交互使用户可以利用多通道自然而并行地与数据交互 1.3 多模态交互设计 在大数据可视化交互领域，除了可视化设计，现有的研究重点还集中在探索更加自然直观的交互方式，以提升人们在3维空间对大数据可视化的操作效率。 06 多模态融合 如何将不同模态的信息在人机交互系统中有效融合，提升人机交互的质量，同样值得关注。多模态融合的方法可分为3种：特征层融合方法、决策层融合方法以及混合融合方法。 ▲ 图 13 3种不同的多模态融合方法
3.2K20编辑于 2022-12-27 - 来自专栏腾讯高校合作
Wiztalk | 王历伟 Part 1 《多模态交互AI的发展和未来前景—多模态交互AI及例子》
多模态交互AI的发展和未来前景 Part 1 多模态交互AI及例子 简介：多模态交互的人工智能，它其实在我们的学习生活中是无处不在的。
83910发布于 2021-03-15 - 来自专栏一点人工一点智能
多模态人机交互国内研究进展
多模态人机交互综述. 清华大学史元春团队同时在触控、手势和语音等多模态输入通道下交互行为优化和自然等方面做出创新。 针对多模态对话系统，山东大学的研究人员提出UMD模型，利用多模态编码器和解码器分别编码多模态话语和生成多模态响应。 中国科学院计算技术研究所的研究人员建立一种开放域多模态对话数据集，推动了多模态对话系统的发展。精彩推荐1. 基于LEBERT的多模态领域知识图谱构建2. 172篇 | COLING 2022论文集3. CCKS2022 -《知识图谱发展报告（2022）》4.
1.9K50编辑于 2022-12-30 Web会议技术趋势与多模态交互研究
知识整合与多模态交互最令Agichtein感兴趣的研究趋势之一是将结构化和非结构化知识及推理融入自然语言处理模型，用于对话式信息检索和推荐系统。" 我研究的另一个方向是用户如何与信息检索和对话系统交互。 由于Alexa等产品的普及，对话界面已无处不在，但这些代理在现实世界中如何与用户交互，以及与屏幕和可用传感器等其他模态结合，仍是一个完全开放的领域。"" 当我们在真实物理环境中与用户交互时，需要全新的模型来表示交互的物理上下文，并将内容和用户手势与他们在屏幕或现实世界中指代的内容连接起来。"" 现在我们拥有更丰富的环境和交互方式。可以想象，我们还需要另外20年才能真正提出准确的方法来解释用户与嵌入用户空间的多模态对话系统的交互。"
24510编辑于 2025-09-28多模态Agent开发：Python打造超酷智能交互系统
这就是多模态智能交互系统的魅力，而咱们要用 Python 这个超级魔法棒来实现它！啥是多模态 Agent？多模态 Agent，简单来说，就是能处理多种不同类型数据（模态）的智能体。 传统的程序往往只能处理单一模态，比如文字处理软件就只和文本打交道，而咱们的多模态 Agent 可不一样，它能把这些不同模态的信息融合起来，提供更智能、更自然的交互体验。 首先，人类就是通过多种感官来感知世界的，多模态交互更符合我们的自然习惯。比如，你给朋友描述一个东西，可能一边说一边还会比划，这样传达信息更快更准确。 在智能交互系统里实现多模态，就能让人和机器的交流更顺畅。其次，不同模态的数据能相互补充，提供更全面的信息。 多模态智能交互系统是一个充满无限可能的领域，未来还有更多有趣的应用等待我们去探索和创造。希望这篇文章能成为你技术成长道路上的得力助手。
1.1K10编辑于 2025-03-10腾讯云智能硬件多模态交互解决方案概要
一、产品定位与核心亮点 腾讯云为智能硬件开发者提供了一套集成了多模态大模型能力的“看、听、说”I/O标准化解决方案。 其核心技术属性在于将腾讯混元AI大模型与音视频、物联网技术结合，实现智能硬件的自然交互。核心商业差异化卖点为与微信生态的原生集成，提供了高触达率的通信通道。 三、应用框架和功能介绍 功能框架 核心架构由四大模块组成： TWeSee（多模态）：提供视频语义理解、拍照识图能力 TWeCall（微通话）：实现设备拨打微信音视频通话 TWeTalk（AI对话）：集成
20710编辑于 2026-05-30多模融合·交互共生：多模态图谱交互式构建与分析系统重塑知识工程新范式
多模态图谱交互式构建与分析系统通过融合视觉、语言、语音等多模态理解技术与交互式人工智能，构建了"感知-构建-分析-洞察"的完整知识工程闭环，实现了从"单向构建"到"交互共生"的范式革新。 ：单一模态分析难以挖掘跨模态的深层语义关联协作构建困难：多角色协同构建流程复杂，版本管理混乱系统架构设计构建"交互层-构建层-分析层-服务层"四层体系架构：智能交互引擎：支持语音、手势、草图等多模态交互方式可视化构建平台 ：提供拖拽式、对话式等多种知识构建界面多模态分析引擎：实现跨模态语义关联与智能推理协同服务平台：支持多用户实时协作与知识版本管理功能模块效能对比分析核心模块 传统构建系统多模态交互式系统 基于注意力机制的多模态特征融合动态表征学习：根据交互反馈动态优化知识表征智能交互构建技术自然语言构建：通过对话方式实现知识图谱的构建与编辑视觉交互构建：支持草图、手势等视觉方式创建知识结构语音驱动构建： 40%，学习效率提高 30% 系统特色优势智能交互体验零代码构建：业务专家无需编程即可构建知识图谱实时智能引导：构建过程中的实时建议与错误提示多模态交互融合：支持语音、手势、草图等自然交互方式个性化界面
57010编辑于 2025-10-30Java邂逅AI：JBoltAI框架下的多模态交互新探索
本文将聚焦于JBoltAI这一Java AI应用开发框架，探讨其在多模态AI、OCR识别、流式对话等领域的应用，展现Java在AI时代的新面貌。 这些组件涵盖了从数据管理到多模态交互的多个方面，使得Java开发者能够轻松构建出具备智能特性的应用。多模态AI：打破输入输出的界限在传统的Java应用中，输入输出往往局限于文本或简单的图形界面。 而JBoltAI支持的多模态AI，则打破了这一界限。它允许应用接收并处理图片、音频等多种类型的数据输入，同时也能以更加丰富的方式呈现输出结果。 这种跨越模态的交互方式，极大地提升了用户体验，使得Java应用能够应对更加复杂多变的场景。OCR识别：从图片中提取文字信息OCR（光学字符识别）技术是AI领域的一项重要应用。 流式对话：让AI交流更加自然流畅流式对话是提升AI应用交互体验的重要手段。在传统的对话系统中，用户往往需要等待AI一次性输出大量信息，这既不高效也不友好。
20810编辑于 2026-02-04多模态AI如何重塑人机交互的未来？
多模态AI如何重塑人机交互的未来？摘要：本文深入探讨多模态AI技术如何颠覆传统人机交互模式。 文章包含5个可运行的Python代码示例、3张技术架构图及多模型性能对比表，助开发者快速掌握多模态系统的构建方法论。最后提出技术伦理三问，引发对AI交互未来的深度思考。 本文将用亲身踩坑经验，带你：拆解多模态AI的核心架构（含3层融合机制）实战5个即插即用的代码模块（视觉定位+语音情感识别）揭秘医疗/工业/车载场景的部署避坑指南直面数据隐私与幻觉抑制两大伦理挑战一、多模态 1.2人机交互的演进历程从命令行到触屏再到语音助手，交互方式始终受限于模态隔离。直到2020年CLIP模型的诞生，首次实现图文联合嵌入，标志着多模态时代来临。 5.2未来三年技术爆发点神经符号融合：结合知识图谱解决可解释性问题脑机多模态：EEG信号+眼动控制的颠覆式交互量子多模态：突破跨模态对齐的计算瓶颈总结与思考多模态AI正将人机交互从“命令-执行”推向“感知
43210编辑于 2026-02-22- 来自专栏音乐与健康
多模态音乐应用：结合声音、图像和手势的交互
多模态应用的定义和特点多模态应用是指利用多种交互方式来与计算机系统进行沟通和互动的应用程序。这些交互方式可以包括声音、图像、手势、触摸和语音等。 多模态应用的特点包括：丰富性体验： 多模态应用将不同的交互方式结合起来，使用户能够通过多种感官来感受和理解信息，从而实现更丰富的体验。 自然性交互： 多模态应用借鉴了人类日常生活中的交互方式，如语音对话和手势操作，使交互过程更贴近人类的自然行为。 适应性： 多模态应用可以根据用户的交互偏好和环境情境，灵活地选择适合的交互方式，提供更个性化的体验。 总结多模态应用代表了人机交互的新趋势，通过融合声音、图像、手势等多种交互方式，实现更智能、自然和高效的用户体验。在智能助理、虚拟现实、医疗和教育等领域，多模态应用都发挥着重要作用。
35010编辑于 2025-07-07 - 来自专栏机器之心
剑桥团队开源：赋能多模态大模型RAG应用，首个预训练通用多模态后期交互知识检索器
机器之心专栏 机器之心编辑部 PreFLMR模型是一个通用的预训练多模态知识检索器，可用于搭建多模态RAG应用。 3.PreFLMR 能够根据用户输入的指令（例如 “提取能用于回答以下问题的文档” 或 “提取与图中物品相关的文档”），从庞大的知识库中提取相关的文档，帮助多模态大模型大幅提升在专业知识问答任务上的表现 在论文中，剑桥大学团队对比了不同大小、不同表现的图像编码器和文本编码器，总结了扩大参数和预训练多模态后期交互知识检索系统的最佳实践，为未来的通用检索模型提供经验性的指导。 实验结果表明对于后期交互多模态检索系统，增加视觉编码器的参数带来的回报更大。 结论 剑桥人工智能实验室提出的 PreFLMR 模型是第一个开源的通用后期交互多模态检索模型。经过在 M2KR 上的百万级数据预训练，PreFLMR 在多项检索子任务中展现出强劲的表现。
1.9K11编辑于 2024-03-26 - 来自专栏机器之心
Stream-Omni：同时支持各种模态组合交互的文本-视觉-语音多模态大模型
仅依赖包含2.3万小时语音的多模态数据，Stream-Omni即可具备文本交互、语音交互、基于视觉的语音交互等各种模态上的交互能力。 Stream-Omni利用在ASR任务上的CTC损失直接监督底部语音层语音表示，将其与文本模态对齐。 （3）文本生成：LLM基于输入的视觉表示和语音表示，生成文本回复。 任意模态组合下的多模态交互 Stream-Omni能够通过灵活组合视觉编码器、底部语音层、LLM、顶部语音层来实现任意模态组合下的交互。 总结 Stream-Omni是一个GPT-4o式的文本-视觉-语音多模态大模型，能够支持多种模态组合下的多模态交互。 Stream-Omni能够在语音交互过程中输出中间文本结果，为用户提供更全面的多模态交互体验。
50410编辑于 2025-07-08 - 来自专栏啄木鸟软件测试
多模态大模型技术原理与实战(3)
·交互时代（2000-2009年）：随着智能手机等电子设备的出现，人们的研究重点转向多模态识别，如语音和视频的同步、会议记录中语音和文本的转写等。 ·深度学习时代（2010-2019年）：多模态技术快速发展，这主要得益于以下3点: o算力快速发展。 o新的多模态数据集层出不穷。 o语言特征提取能力和视觉特征提取能力快速提高。 ·CoCa 模型：2022年 5月，谷歌公司发布了多模态模型CoCa。 o解决图像多模态问题有3种传统的思路，分别是使用单编码器模型、双编码器模型、编码器-解码器模型。 大模型+多模态的3种实现方法 1，以LLM 为核心，调用其他多模态组件 2023年5月，微软亚洲研究院(MSRA)联合浙江大学发布了HuggingGPT。 核心理念是分别构建多个单模态编码器，得到各自的特征回量，然后基于类Transformer 对各个模态的特征进行交互和融合实现在多模态的语义空间对齐。
1.3K20编辑于 2024-09-10 - 来自专栏我爱计算机视觉
EMNLP 2021-多模态Transformer真的多模态了吗？论多模态Transformer对跨模态的影响
3）它不需要解释激活或attention。 在本文中，作者对现有模型上的交叉模态输入消融进行了研究，以证明其在理解模型行为方面的实用性。作者测试了具有不同架构但具有相同初始化和训练流程的模型。 ▊ 3. 方法 作者使用消融来确定预训练的视觉语言模型在进行预测的时候是否结合了来自两个模态的信息。 如果测试过程中，去除某个模态的信息，对最终结果影响很大，那这个模态在最终预测的时候就是有用的；否则这个模态就是没用的。 多模态模型在预测时使用由多模态输入触发的跨模态激活。 这是原始的多模态设置，因此，有效使用多模态信息的模型应该表现最好。 Object： 在这里，作者只删除与对齐的文本短语相对应的图像区域，该模型仍然可以使用周围的视觉上下文特征 。 在这里，作者分析这些因素如何影响视觉语言交互。
2.6K20发布于 2021-09-28 - 来自专栏开源技术小栈
PHP Neuron V3 正式全面支持多模态
Neuron 多模态 Neuron v3 支持全面支持多模态（输入与输出） 通常纯 AI 音频服务不支持工具和对话等完整的代理能力。 这些组件对于创建本地语音助手以实现免提与模型交互非常有帮助。 本地语音助手 非常适合创建本地语音助手，实现免提（hands-free）与模型的交互。 '/assets/speech.mp3', base64_decode($audioBase64)); 直接使用 $provider = new OpenAITextToSpeech( key '/assets/speech.mp3', base64_decode($audioBase64)); OpenAI Audio 文本转语音 use NeuronAI\Providers\OpenAI
10410编辑于 2026-07-01 - 来自专栏AIGC新知
斯坦福多模态交互 Agent 综述：Agent AI 集成及其技术挑战
Agent AI 的新兴领域涵盖了多模态交互中更广泛的具身和具身性方面。 在生成式 AI 领域，LLM 和 VLM 作为不可见的底层架构，其涌现能力逐渐显现，广泛应用于具身 AI、多模态学习的知识增强、混合现实生成、文本到视觉编辑，以及涉及 2D/3D 模拟的游戏或机器人任务中的人机交互等多个方面 用于跨现实环境中 2D/3D 具身生成与编辑交互的多模型智能体 AI。 在机器人领域，这种无限智能体的一个应用是 RoboGen（王等人，2023d）。 提出的多模态通用智能体的新代理范式。 主要有 5 个模块：1) 环境与感知，包含任务规划和技能观察；2) 代理学习；3) 记忆；4) 代理行动；5) 认知。 对于这一机制，代理学习 i) 跨模态的微观反应：从显式的网络资源中收集每个交互任务的相关个体知识（例如，理解未见过的场景），并通过隐式推理从预训练模型的输出中获取； ii) 现实无关的宏观行为：在语言和多模态领域中提升交互维度和模式
2.4K10编辑于 2025-02-07 - 来自专栏存内计算加速大模型
腾讯发表多模态综述，什么是多模态大模型
多模态大模型的整体架构可以被归类为如下图的五个部分，整个多模态大模型的训练可以被分为多模态理解与多模态生成两个步骤。 多模态大模型预训练的核心架构旨在整合和处理多种类型的数据模态，如文本、图像、音频等，以发掘不同模态间的深层关联并提升模型的表征能力【3】。 3. 主干网络（Backbone Network）· 作为模型的核心，主干网络通常基于Transformer架构，用于进一步处理和融合来自不同模态的信息。 · 预训练任务旨在让模型学习到丰富的跨模态表示，为下游任务提供强大的泛化能力。在输入图像和文本编码为矢量并完全融合交互后，下一步设计预训练任务，这部分，我们将介绍一些广泛使用的预训练任务。 Delta-memory Attention Network:用于发现跨视图交互的专门注意机制。多视图门控内存:存储跨视图交互随时间的记忆单元。图1概述了MFN管道和组件。
6.1K13编辑于 2024-05-14 - 来自专栏我爱计算机视觉
MM2023 | 3D和图文模态的碰撞，多视角多模态的统一表征
Representation，3D和图文模态的碰撞，多视角多模态的统一表征。 图1 JM3D的过程，红线表示独立对齐，绿线表示JMA修正过的对齐方式 图2 JM3D的整体框架，SMO构建多角度图片和层次化文本，JMA则完成联合模态的对比学习 2. 我们分别为视觉和语言模态设计了不同的组织方式。对于视觉模态而言，我们为每个3D素材渲染了30个视角的图片，并设计了一种临近连续采样方式去采样不同视角的图片。 因此，在实验中，之前的方法会将3D表征分别与图片表征及文本表征独立做对比学习进行对齐。然而，视觉模态和语言模态应当存在一定的隐关系，这个隐关系是可以通过图文的表征获得的。 此外，JM3D在零样本3D分类和图像检索任务中表现出卓越的性能，创造了新的最先进水平，突显了其出色的跨模态能力。未来，我们将探索不同的数据和替代的联合建模方法，进一步拓展3D的统一表示学习。
1.1K10编辑于 2023-08-31 agent多模态学习
二、多模态 Agent 的整体架构 一个完整的多模态 Agent 系统通常包含以下层次，其数据流如下： 用户多模态输入 → 多模态感知层 → 意图理解与规划层 → Agent 协作层 → 工具/环境交互层 环境交互：在具身智能或机器人场景中，与环境进行实时交互，并根据反馈调整策略。 忽略了模态间的细粒度交互。 模态异构或异步的场景。 中间融合 (Intermediate Fusion) 在模型中间层通过注意力机制等方式动态融合不同模态的特征。 其感知-决策-执行的闭环与软件 Agent 类似，但交互对象是物理世界。 七、多模态内容生成 7.1 文本生成 基于融合后的多模态上下文，LLM 可以生成更精准、丰富的文本回复。 7.2 图像生成与编辑 多模态 Agent 可以调用图像生成模型（如 DALL·E 3、Stable Diffusion），根据文本描述生成或修改图像。
95610编辑于 2026-01-15
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