多模态大模型是实现AGI的必经之路。 它 通过模拟人类的多模态感知能力，使模型能够更自然地与人类交互，理解人类的喜怒哀乐以及工作和生活习惯。在人工智能的浪潮中，多模
态大语言模型（MLLM）正引领着一场深刻的变革。
这次我整理了多模态论文700篇，还邀请了 头部互联网企业算法专家，研发多模态大模型的Geoff老师 ，在 2月13号晚8点 给大家带来 《深度解析比肩GPT-4o——实时交互多模态大模型VITA-1.5》
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在人工智能的浪潮中，多模态大语言模型（MLLM）正引领着一场深刻的变革 。VITA-1.5，作为这一领域的前沿成果，通过其创新的三阶段训练方法，成功地将视觉、语言和语音模态深度融合，实现了近实时的交互能力。 这次Geoff老师将在13号晚八点深入探讨 VITA-1.5的技术细节、架构设计、训练策略以及性能评估，会给大家提供一个全面而深入的理解框架，把握这一多模态交互领域的最新进展。
课程大纲
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多模态融合的背景与挑战
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VITA-1.5模型架构详解
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三阶段训练策略
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数据集构建与性能评估
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未来应用机会
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未来，多模态模型预计将在多模态预训练模型、多模态与强化学习的结合、人机交互、少样本学习等多个领域实现技术突破，同时，也将面临数据隐私、模型可解释性、计算资源需求等方面的挑战。
随着技术的不断进步，多模态模型有望在更多新兴领域得到应用，为社会带来新的商业模式和价值。我特意整理了 多模态大模型系列课
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