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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。
1.9K00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。 下面分别从大数据可视化交互、基于声场感知的交互、混合现实实物交互、可穿戴交互和人机对话交互5个维度介绍多模态人机交互的研究进展。内容框架如图 1所示。 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 多模态交互结合单一模态的优点，充分发挥了人们对各个感知通道传达信息的高度接收与处理能力，增强用户对交互行为的理解，提高对大数据可视化的探索与分析效率。 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。
3K20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。
78310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.
1.8K50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。"
20510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。
83410编辑于 2025-03-10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
43210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。
16210编辑于 2026-02-04- 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。
29610编辑于 2025-07-07 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。 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。 ：GPT-4o实现端到端音频-视觉输入处理二、多模态交互核心技术栈2.1跨模态对齐技术这是多模态系统的基石，核心解决“如何让AI知道某段文本描述的是图像的哪个区域”。 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
26410编辑于 2026-02-22- 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。 近期，剑桥大学信息工程系人工智能实验室完整开源了首个预训练、通用多模态后期交互知识检索器 PreFLMR （Pre-trained Fine-grained Late-interaction Multi-modal 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。
1.8K11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
GPT-4o式的多模态大模型（LMMs）展现出在文本、视觉和语音模态上的全能能力，其在线语音服务还能在语音交互过程中同步提供中间文本结果（即用户输入和模型响应的转录内容），为用户提供“边看边听”的灵活交互体验 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。 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。
39010编辑于 2025-07-08 - 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
Motivation 视觉语言BERT模型扩展了BERT架构，以生成多模态输入的跨模态上下文表示。当对一系列下游任务进行微调时，这些模型已被证明是非常有效的。 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。 测试的模型显示了vision-for-language，而不是language-for-vision的结果，这一事实可能是多模态任务的积累，因为一些下游多模态任务需要强烈的 vision-for-language
2.5K20发布于 2021-09-28 - 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
，并且提供了现有主流的 26 个多模态大模型的简介，总结了提升多模态大模型性能的关键方法，多模态大模型脱胎于大模型的发展，传统的多模态模型面临着巨大的计算开销，而 LLMs 在大量训练后掌握了关于世界的 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。 多模态理解包含多模态编码器，输入投影与大模型主干三个部分，而多模态生成则包含输出投影与多模态生成器两个部分，通常而言，在训练过程中，多模态的编码器、生成器与大模型的参数一般都固定不变，不用于训练，主要优化的重点将落在输入投影与输出投影之中 · 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。
5.7K13编辑于 2024-05-14 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。 四、多模态意图理解与任务规划 4.1 多模态意图识别 多模态意图识别旨在从用户的文本、图像、语音等多种输入中，准确判断其核心需求。 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。
54010编辑于 2026-01-15- 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
这篇论文深入探讨了多模态人工智能系统，尤其是智能体（Agent）在物理和虚拟环境中的交互性。它不仅为研究人员和AI领域提供了一份研究路线图，更展现了AI未来发展的深刻洞见。 多模态人工智能系统很可能成为我们日常生活中无处不在的存在。 一种有前景的方法是将这些系统具身化为物理和虚拟环境中的智能体，从而使它们更具交互性。 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。 突发交互机制示例， 利用一个智能体从候选中识别与图像相关的文本。该任务涉及使用来自网络的多模态 AI 智能体以及人类标注的知识交互样本，以整合外部世界信息。 泛化 → 涌现行为。 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
2.1K10编辑于 2025-02-07 - 来自专栏CSDN社区搬运
多模态COGMEN详解
在本文中，我们提出了基于 COntex- tualized Graph Neural Network的多模态情感识别COGMEN）系统，该系统利用了本地信息（即说话人之间的内/外依赖性）和全局信息（上下文 语境提取器为每个话语(utterance)提取的特征形成了一个基于说话人之间交互的图(Graph Formation)。 “iemocap_4” --modalities=“atv” 部署方式 下载我训练好模型，以及数据集，附件里有data，modelcheckpoint文件夹，分别替换代码中的文件夹即可，我对每个单独的模态都有训练
32810编辑于 2024-12-05 【多模态大模型】
多模态大模型的核心能力 多模态大模型通过融合视觉、听觉、文本等多维度数据实现综合理解与生成。典型应用包括： 图像到文本：识别图片内容并生成描述、广告文案或诗歌。 跨模态检索：根据文本搜索相关图像/视频，或反之。 代表模型如GPT-4V（视觉增强版）、通义千问多模态版、文心一言（ERNIE-ViLG）均支持此类任务。 多模态对齐：模型将图像特征与文本语义空间对齐，生成候选描述。 输出优化：通过强化学习调整生成文本的流畅性与吸引力。 模型训练与优化要点 数据准备：需对齐的多模态数据集（如COCO-Captions、AudioSet）。 多模态大模型的应用需结合具体场景调整输入预处理与后处理逻辑，以达到最佳效果。
33510编辑于 2026-01-20- 来自专栏多模态视频理解
多模态算法综述
在UCF101数据集上达到了87%的准确率图片（2）Beyond Short Snippets: Deep Networks for Video Classification，尝试了多种多帧帧见融合策略如 自注意力至此视频理解算法演进到了Transformer的自监督网络架构，Transformer有两个优势，（1）更强的网络表征能力，（2）更容易设计自监督的训练任务，从而可以更有效的利用无标注数据，同时也更加注重多模态的内容理解 Vision-language Understanding with Contrastive Learning图片ALBEF包含一个图像编码器（ViT-B/16），一个文本编码器（BERT的前6层），以及一个多模态编码器 Image-Text Contrastive Learning，采用CLIP文章中的INfoNCE Loss追求Image和Text之间的交互信息最大化Image-Text Matching，预测图文是否匹配 、多模态预训练方面提供大量的帮助，也给后来的文章提供了崭新的思路BLIP（Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language
3.2K30编辑于 2022-07-12 - 来自专栏一点人工一点智能
多模态认知计算
本文的组织框架如下：第二节，介绍了多模态关联任务的发展现状，分为多模态对齐，多模态感知和多模态检索三个部分，并进行分析与讨论；第三节，介绍了跨模态生成任务中的跨模态合成和跨模态转换方法，并进行分析与讨论 本节从多模态对齐，多模态关联和多模态检索三方面阐述多模态关联相关工作。其中，多模态对齐是一类基础性需求，如图像区域内容和文字词汇的语义对齐，视觉唇部运动与语音声素之间的时间对齐等。 对于多模态认知计算而言，构建有效架构是提高多模态感知能力的关键一环。 本文认为，可构建以“元模态”为核心的模态交互网络，学习与特定模态类型无关的内在属性，从而最大化关联与对齐不同的模态语义内容。 最后，感知是在动态环境中进行，会存在机器与环境，各个模态与环境，以及各个模态 之间的交互，这也是以后研究中需要重点考虑的。 以智能搜救为例，无人机与地面无人设备的协同交互需要处理不同传感器产生的大量数据，多模态认知计算也成为解决此类任务的关键核心技术之一，需要与跨域智能交互，涉水光学等研究课题紧密结合。
96130编辑于 2022-12-27
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