在人工智能领域，大模型的研究正迅速发展，当前涵盖了很多个研究方向，每个方向都带有其独特的研究重点和挑战。
下面给大家盘点几个比较热门的研究方向，主要包括大模型Agent、Mamba、MoE、LoRA等，这些些研究方向旨在解决大模型在实际应用中的关键问题，提高性能和实用性。为了帮助大家了解多模态技术进展，同时也给大家做一些创新点推荐，我整理了460篇大模型前沿论文，基本都有开源代码方便复现，扫描下方二维码免费领取。
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GLIDE
Guided Language to Image Diffusion for Generation and Editing
用于生成和编辑的引导语言到图像扩散
论文重点：
扩散模型在文本条件图像合成方面表现出色，特别是无分类器引导策略，该策略在照片真实性和标题相似性上优于CLIP引导，并产生了逼真样本。一个使用35亿参数的文本条件扩散模型，通过无分类器指导生成的样本，在人类评估中优于DALL-E。此外，该模型还能通过微调执行图像修复，实现文本驱动的图像编辑。相关代码和权重已公开发布。
UNIMO
UNIMO: Towards Unified-Modal Understanding and Generation via Cross-Modal Contrastive Learning
UNIMO：通过跨模态对比学习实现统一模态理解和生成
论文重点：
UNIMO是一种新型预训练架构，能够同时适应单模态和多模态任务。它利用大规模文本和图像数据，通过跨模态对比学习将文本和视觉信息统一于一个语义空间，实现了两种模态知识的相互增强。由于可以利用丰富的非配对单模态数据，UNIMO学习到了更具泛化能力的表示，并在多个单模态和多模态下游任务上显著提升了性能。
CTAL
CTAL: Pre-training Cross-modal Transformer for Audio-and-Language Representations
CTAL：用于音频和语言表示的预训练跨模态转换器
论文重点:
本文提出了一种跨模态转换器CTAL，通过学习音频和语言的模态内及模态间连接来应对标签有限和模型泛化能力低的挑战。在多个音频和语言任务上微调CTAL后，我们观察到显著的性能提升。此外，我们设计了一种融合机制来进一步提升模型性能，并通过消融研究证明了跨模态融合组件和预训练方法的有效性。
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