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GPT-4多模态模型
GPT-4 模型是OpenAI开发的第四代大型语言模型（LLM），它将是一个多模态模型，会提供完全不同的可能性-例如文字转图像、音乐甚至视频。 在GPT-4之前是GPT-3.5，由该模型开发的聊天机器人 ChatGPT 一经面世，便引爆 AI 界的军备竞赛 多模态或成GPT-4最大亮点 微软 AI 技术专家 Holger Kenn 和 Clemens Sieber 对多模态 AI 的相关功能进行了介绍。 根据 Kenn 的说法，多模态 AI 不仅可以将文本转化成相应的图像、音乐甚至是视频。在微软宣布前，机器学习专家 Emil Wallner 就在推特上预测，称 GPT-4 可能具备这种能力。 GPT-4 GPT-4 模型是第四代大型语言模型（LLM），它将是一个多模态模型，会提供完全不同的可能性-例如文字转图像、音乐甚至视频。
1.7K31编辑于 2023-03-13 - 来自专栏算法一只狗
LLama4 原生多模态大模型
Meta最新发布了原生多模态大模型 Llama 4，一经亮相即登上LMSYS大模型排行榜第二名，仅次于Google的Gemini-2.5-pro，分差仅为22分，实力可见一斑。 应用场景：面向科学研究、高级数据分析等高计算复杂推理任务。 三个模型共同的技术特色： MoE混合专家架构：仅激活部分参数，大幅提升计算效率。 多模态能力：整合文本、图像与视频数据，实现跨模态任务处理。 总结与展望Llama 4的发布，意味着Meta正式进入原生多模态大模型竞争核心领域。 相比Gemini系列、GPT-4o、Claude 3、DeepSeek等主流模型，Llama 4以务实高效的技术路线，突出计算成本、推理效率与多模态能力的平衡。
77300编辑于 2025-05-01 - 来自专栏仿真CAE与AI
有限元分析中什么是模态分析
而在有限元分析的众多技术中，模态分析（ModalAnalysis）是一项不可或缺的重要内容，它就像是一把钥匙，能够打开探索结构动力学特性的大门。那么，在有限元分析中，究竟什么是模态分析呢？ 每一个固有频率都对应着一个特定的振型，这些固有频率和振型构成了结构的模态参数。模态分析基于结构动力学的基本理论，其核心是求解结构的动力学方程。 在桥梁建成后的运营阶段，模态分析还可以用于桥梁的健康监测。通过定期测量桥梁的振动响应，对比分析桥梁的模态参数变化，判断桥梁是否出现结构损伤或性能退化，及时发现潜在的安全隐患。 模态分析是有限元分析中探索结构动力学特性的关键技术。它通过求解结构动力学方程，获取结构的固有频率和振型等模态参数，为工程师在不同领域的设计、优化和故障诊断提供了有力的工具。 在模态分析方面，Abaqus不仅可以高效求解结构的固有频率和振型，还支持对非线性结构、接触问题等复杂工况下的模态研究，能满足不同行业和场景的分析需求。
47110编辑于 2025-08-14 - 来自专栏啄木鸟软件测试
多模态大模型技术原理与实战(4)
多模态大模型核心技术 1多模态的困难 困难 数据集标志困难 人工标注生成 COCO Visual Genome ... 数据表征 多模态转换 2文本多模态技术 图像生成文本方法 基于模板的图像描述方法 支持向量机(SVM) 3种元索 物体 动作 场景 基于检索的图像描述方法 搜寻相似之处 基于深度学习的图像描述方法 图像生成文本 模型 OpenAl的DALL-E2和GPT4 谷歌大脑的 lmaen和Stable Diffusion 百度的文心一言 文本生成图像 基于GAN的文本生成图像方法 AlignDRAW Transformer 的语言模型,采用自回归的编码理念,接收文本提示,生成高维的词嵌入 图像信息生成器 实现扩散模型的反向过程,去噪音生成图像的隐藏信息 图像解码器 把隐信息还原成图像 4语音多模态技术 可调整的低秩适配(Adaptive Low-Rank Adaptation，AdaLoRA)技术和量化压缩远程注意力(Quantized Long-Range Attention，QLoRA)技术 8 GPT-4多模型核心技术介绍
46210编辑于 2024-09-10 - 来自专栏深度学习自然语言处理
【哈工大SCIR】多模态情感分析简述
如何分析多模态数据（本文指声音，图像和文字，不涉及传感器数据）中的情感，是当前情感分析领域面临的机遇和挑战。 一方面，以往情感分析聚焦于单个模态。如文本情感分析着眼于分析，挖掘和推理文本中蕴含的情感。 这些都是当前多模态情感分析领域感兴趣的问题。为了能够更好的介绍多模态情感分析领域的相关研究，本文梳理了目前多模态情感分析领域相关任务并总结了常用的数据集及对应的方法。 数据集的情感标注是对每条评论的情感倾向打1,2,3,4,5五个分值。 Tumblr数据集是从Tumblr收集来的多模态情绪数据集。 表2 多模态情感分析相关数据集信息表 ? 总结 本文简单梳理了多模态情感分析领域的相关任务，总结了与任务对应的数据集及一些典型的方法。 虽然多模态数据提供了更多的信息，但是如何处理和分析多模态信息、如何融合不同模态的信息还是多模态情感分析领域需要解决的主要问题。 参考文献 [1] Truong T Q, Lauw H W.
5.7K62发布于 2019-12-23 - 来自专栏具身小站
导致机械臂抖动的模态频率分析
关注激励源头：在分析抖动问题时，不仅要看结构本身（模态分析），更要结合动力学分析（谐响应、瞬态分析），模拟真实的运动与负载，看看是哪个频率激励哪一模态。 3. 匹配判断：将测得的峰值频率，通过ANSYS模态分析得到的前6阶固有频率表进行对比。最接近的哪个仿真频率，其对应的振型就是导致抖动的主要“元凶”。 查看结果：这两种分析都会输出末端位移/加速度的频率响应曲线，曲线上幅值最大的频率点，就是最容易引发剧烈振动的频率，直接对应某一阶模态。 用实验验证仿真模型的准确性，再用修正后的仿真模型预测整改效果。 改变传力路径：在区域A附加一个连接到更稳固基座的支撑结构4. 更换材料：在区域A使用更高弹性模量的材料 改变振型 转移或分散振动能量，使变形尽量不发生在末端 1. 4.更换材料：使用比刚度更高的材料。5.改善连接刚度：确保螺栓预紧力足够，关键结合面用定位销，避免软连接。 降低固有频率 减小刚度k或增加质量m 1. 减薄壁厚或减小截面尺寸2.
32210编辑于 2026-03-04 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
单细胞分析：多模态 reference mapping (1)
这个例子用来说明，在参考数据集的帮助下进行的有监督分析，是如何帮助我们识别那些仅通过无监督分析难以发现的细胞状态。 我们建议对CITE-seq数据集采用监督主成分分析方法，并将在本指南的下一个部分展示如何执行这一变换。当然，您也可以选择使用传统的主成分分析（PCA）变换。 举例来说，已有研究指出CLEC4C和LIR4是浆细胞样树突状细胞（pDC）的标志性基因，这与我们的预测相符。 同样，如果我们通过差异表达分析来筛选调节性T细胞（Treg）的标记，我们能够识别出一组标准标记基因，包括RTKN2、CTLA4、FOXP3和IL2RA。 Idents(pbmc3k) <- 'predicted.celltype.l2' VlnPlot(pbmc3k, features = c("CLEC4C", "LILRA4"), sort = TRUE
54710编辑于 2024-05-07 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
单细胞分析：多模态 reference mapping (2)
在Seurat v4版本中，大幅提高了执行集成任务，包括参考映射的速度和内存效率，并且还新增了将查询细胞投影到之前计算好的UMAP（Uniform Manifold Approximation and 要运行本示例，请确保安装了Seurat v4，该软件可在CRAN上下载。同时，您还需要安装SeuratDisk包。 我们以之前使用加权最近邻分析（WNN）方法分析过的人类BMNC的CITE-seq参考集作为比对标准。 尽管我们也可以计算并应用传统的PCA投影，但在处理通过WNN分析构建的多模态参考数据时，我们更推荐使用监督式PCA（sPCA）。 需要注意的是，这些数据对象都已经通过参考集被整合到了一个共同的分析空间中。之后，我们就能够将这些数据的分析结果一并展现出来。
41410编辑于 2024-05-17 - 来自专栏媒矿工厂
CVPR2023 Tutorial Talk | 大型多模态模型：构建和超越多模态GPT-4
今天我将试图帮助大家构建一个最小版本的多模态GPT-4。我将介绍不同的方式来利用大型语言模型(LLM)进行多模态任务。 我认为 Flamingo 模型可以被认作是多模态领域的 GPT-3。 图5 那么现在，今年3月初，我们看到 OpenAI 发布了多模态模型 GPT-4。尽管我们不知道模型细节。 图6 在本次演讲中，我将尝试讲述我对我们如何实际取得这些结果的理解，以更好地说明现有模型和多模态 GPT-4 之间的差距。我使用 OpenAI GPT 系列模型的语言模型历史作为示例。 当涉及到 GPT-4 时，在多模态领域有一个额外的功能，那就是允许图像输入。 图7 现在我们也有了多模态 GPT-4。那么现在距离理想目标还存在差距，这里的差距是什么，我们如何可能填补这一差距? 在 LLaVA 中，我们提供了一个初步的方法如何构造这样的数据并训练这个多模态模型。首先我们来谈谈数据。即使我们不能将原始图像放入 ChatGPT 或 GPT-4 中，因为这些语言模型不能理解图像。
1.4K30编辑于 2023-09-09 我掌握的新兴技术：GPT-4和MVDream：大模型如何助力多模态创作和分析
引言随着人工智能技术的不断发展，大模型如GPT-4和多模态深度学习工具MVDream的出现，为多模态创作和分析提供了前所未有的可能性。 本文将详细介绍如何利用GPT-4和MVDream进行多模态创作和分析，包括工具准备、实际操作步骤以及相关代码示例。第一步：准备工作在开始之前，确保你已经安装了必要的工具和库。 第三步：使用GPT-4生成文本描述首先，我们可以利用GPT-4生成一些文本描述，这将作为我们多模态创作的起点。 结论通过结合GPT-4的文本生成和MVDream的多模态处理，我们可以实现更加丰富和创新的多模态创作和分析。 本文简要介绍了准备工作、GPT-4文本生成和MVDream多模态处理的基本步骤，并提供了简单的代码示例。希望这篇教程对你在多模态创作和分析方面有所启发。尽情发挥你的创造力，探索更多可能性吧！
36210编辑于 2024-01-27- 来自专栏全栈程序员必看
基于matlab的振动模态分析_matlab动力学分析
基于 MATLAB 的机械振动分析研究 刘鸿智 渊鹤 壁 职 业 技 术 学 院 袁河 南 鹤 壁 458030冤 摘 要：矩阵工厂的应用是在关于机械振动的问题应用，这说明矩阵实验室的应用可以用来解决一些在机械振动方面的比较复杂的计算和作图等问题 矩阵实验室对机械振动的一些系统理论的分析或研究有着一些特定的步骤。一些系统运用矩阵实验室软件中的数值积分法来对该系统作出分析。 关键词：机械振动；MATLAB软件；分析 矩阵实验室是对于机械振动问题处理及数值计算的分析软件。 这一软件对数值问题有很大的分析功能，可以对一些数据进行各种程度的分析，在分析计算的过程中得到所计算的问题的各个步骤的答案并对其答案进行验证，看其是否在所能接受的误差之内，如果这个答案不在所能接受的误差之内 一些问题可以通过一些特定的函数值对其直接进行计算来得到答案，也可以通过假设未知数变量来对其问题进行解答，在解答完成之后得出其答案，利用所设变量在二维图中画出所得出答案结果的图案曲线，然后根据所画出的图案曲线来对所求问题的实际进行研究分析
86020编辑于 2022-11-04 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
单细胞分析｜Seurat中的跨模态整合
简介 在单细胞基因组学领域，将新数据集映射到已建立的参考数据集上的能力，与读取映射工具变革基因组序列分析的方式如出一辙。 Biotechnol 2023中，介绍了“桥接整合”（bridge integration），它使得将补充技术（如单细胞ATAC-seq（scATAC-seq）、单细胞DNA甲基化（scDNAme）、细胞因子分析 该函数旨在模仿我们的FindTransferAnchors函数，但是要识别跨模态的对应关系。 然而，有些细胞类型（例如Treg）在无监督分析中似乎没有分开。这些可能是预测错误，或者是参考映射提供额外分辨率的情况。 obj.atac, region = "FOXP3", group.by = "predicted.l2", idents = c("CD4 Naive", "CD4 TCM", "CD4 TEM"
60610编辑于 2024-04-02 - 来自专栏AIGC新知
Meta Llama 4 全面解析：全新的原生多模态 AI
Llama 4：原生多模态，混合专家架构，超长上下文支持。 接下来将带你详细了解本次llama4模型的新特性。 技术背景 Llama4 是 Meta 于 今日发布的新一代开源大语言模型系列，标志着其在多模态 AI 领域的重要突破。 原生多模态融合 Llama 4采用了原生多模态设计，能够处理和整合各种类型的数据，包括文本、视频、图像和音频，并且可以在这些格式之间转换内容。 这种设计使得Llama 4在处理多模态任务时，如图文检索、视觉问答（VQA）等场景，表现出色。 Llama4系列模型 模型下载地址： llama.com/llama-downloads/， huggingface.co/meta-llama Scout：超长上下文处理 适用于多文档摘要、用户行为分析
2.2K60编辑于 2025-04-07 - 来自专栏音乐与健康
基于多尺度自适应跨模态注意力融合（MACAF）的三模态情感分析-体感音乐多模态治疗
基于深度学习的多模态情感分析是一个结合不同类型数据（如文本、图像、音频等）来检测和分析情感的领域。它利用深度学习技术来处理和融合多模态信息，从而提高情感分析的准确性和鲁棒性。 多模态情感分析概述多模态情感分析旨在通过结合多种模态的数据（如文本、音频、视频等），实现更准确和全面的情感识别。 传统的情感分析方法主要依赖于单一模态（通常是文本），而多模态情感分析则能够利用不同模态的信息互补，提高模型的性能。2. 4. 代表性模型MULT（Multimodal Transformer）：使用多头注意力机制融合多模态特征，提高情感识别的准确性。 数据集常用的多模态情感分析数据集包括：CMU-MOSI：包含视频评论的多模态数据集，包括文本、音频和视频模态。IEMOCAP：包含多场景对话的音频和视频数据，用于情感识别和分析。
75510编辑于 2025-07-26 - 来自专栏学习笔记ol
框架分析（4）-Spring
框架分析（4）-Spring 主要对目前市面上常见的框架进行分析和总结，希望有兴趣的小伙伴们可以看一下，会持续更新的。希望各位可以监督我，我们一起学习进步。
34620编辑于 2023-10-11 GPT-4.5多模态理解与生成能力分析
GPT-4.5作为OpenAI的最新多模态大模型，在视觉、音频和文本的交互理解与生成方面实现了重大突破。本文将深入分析GPT-4.5的多模态能力及其底层技术实现。 与GPT-4相比，GPT-4.5在视觉理解方面表现出了显著提升：细粒度物体识别：GPT-4.5可以识别图像中极小物体和细微视觉特征，甚至可以阅读模糊或部分遮挡的文本。 情感分析：可以从说话者的语调中识别情绪状态。 多模态融合理解：当提供包含文本、图像和音频的输入时，GPT-4.5能够综合分析所有模态的信息，形成统一的理解。 应用示例以下是使用GPT-4.5的多模态API进行图像分析的简单示例：import openai# 初始化APIclient = openai.OpenAI(api_key="your_api_key"
61810编辑于 2025-03-28- 来自专栏AI科技评论
Claude 3 惊喜上线：多模态能力比肩 GPT-4V
同老对手OpenAI GPT-4与谷歌 Gemini Pro相比，Claude 3 的优势又在哪里呢？ Claude 本次更新的一大亮点，在于长文本能力的升级以及对多模态能力的突破。 Anthropic 在推出 Claude 3 时升级了其复杂视觉功能，使其领先于其他模型，多模态能力比肩GPT-4V。 至于在原本就拥有的长文本分析优势上， Anthropic 也做出了升级。 Claude 3 提升了上下文对话窗口，最高达到200k。值得一提的是，它还具有超强的回忆能力。 相比之下，GPT-4在此类任务上一直难以达到同样水准。 最后，在多模态场景下，博主让Claude解读一篇论文的部分内容，其分析逻辑清晰、准确。 尽管如此，在信息丰富度方面，Claude的表现略逊于GPT-4，尚有提升空间，特别是在多模态信息整合与呈现的能力上，仍有待进一步加强。
91510编辑于 2024-03-06 - 来自专栏Datawhale专栏
KDD Cup 2020 多模态检索赛道：数据分析
本赛题使用淘宝APP的真实场景多模态数据，数据集由淘宝搜索查询和产品图像特征组成，组织成基于查询的多模态检索任务。 02 数据分析 2.1 数据读取 import numpy as np import pandas as pd import glob, base64 train_df = pd.read_csv( 2.2 数据分析 (1) 图像尺寸：图像尺寸大部分位于800像素，且长短比为1:1，应该是淘宝商品的主体。 ? (2) 图像物体：图像包含的物体主要1-2个居多； ? (3) 商品类别 ? 本赛题主要考察跨模态的检索检索任务，而且数据量非常大，需要选手通过query文本检索到商品，具体使用检索指标进行量化： (1) 这一题典型的跨模态检索任务，由于测试集中每个query会给出可能的30个商品 ，因此也可以使用多模态匹配的方法。
1.4K10发布于 2020-04-17 - 来自专栏技术人生黄勇
谷歌开源Gemma 4：256K原生多模态，免费商用
从手机到服务器全覆盖四种规格， 首次加入MoE架构，原生支持文本+图像+音频三模态， 上下文直接干到256K，关键还是Apache 2.0协议，完全免费可商用。 原生多模态，直接支持图文音频 Gemma 3 只支持纯文本，这一代原生支持三模态输入： • ✅ 文本 • ✅ 图像 • ✅ 音频 • 自带 ~550M 参数的视觉编码器，不需要第三方拼接 也就是说，你现在能用开源 更详细的性能对比表： 基准测试 Gemma 4 31B Gemma 4 26B MoE Gemma 4 E4B Gemma 4 E2B MMLU Pro 85.2% 82.6% 69.4% 60.0% 我们放在2026年的开源大模型市场里比一比： 模型 开源 商用免费 最大上下文 多模态 编码能力 (LiveCodeBench) Gemma 4 31B ✅ ✅ 256K ✅ 原生 80.0% Gemma 六、总结 这一代Gemma 4，可以用几个关键词总结： ✅ 全覆盖：从手机到服务器，四个规格总有一款适合你 ✅ 真升级：256K上下文 + 原生多模态 + MoE架构，每一项都是实打实升级 ✅ 最友好：
92310编辑于 2026-04-09 多模态LLM视觉推理能力堪忧，浙大领衔用GPT-4合成数据构建多模态基准
浙江大学等提出多模态视觉推理基准。【导读】LLM的数学推理能力缺陷得到了很多研究的关注，但最近浙大、中科院等机构的学者们提出，先进模型在视觉推理方面同样不足。 为此他们提出了一种多模态的视觉推理基准，并设计了一种新颖的数据合成方法。无论是语言模型还是视觉模型，似乎都很难完成更抽象层次上的理解和推理任务。 最近，浙江大学、中科院软件研究所、上海科技大学等机构就联合提出了一种新的多模态基准，专门衡量模型对抽象图像的理解能力和视觉推理能力。 同样也不容易，因为我们需要的是多模态数据，但LLM无法直接生成图像，DALL-E、Stable Diffusion等图像生成模型又无法同步生成文本。 结论与限制论文最重要的贡献在于指出了当前多模态LLM在视觉推理方面的次优表现，并构建了合成数据组成的基准测试集，表明合成数据训练是一个有前景的解决方案。
43710编辑于 2024-08-08
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