多模态大语言模型：AI浪潮下的下一个风口？AICon 2024北京站深度解读
引言：
2024年，人工智能领域最令人瞩目的进展莫过于多模态大语言模型的崛起。它不再局限于单一模态（如文本或图像），而是能够同时理解和处理文本、图像、音频甚至视频等多种信息，从而展现出前所未有的能力。即将于12月13-14日在北京举办的AICon全球人工智能开发与应用大会，特别设立了“多模态大语言模型的崛起与应用”专场，为我们深入探究这一领域的最新进展和未来趋势提供了绝佳机会。
一、多模态大语言模型：能力边界的新定义
多模态大语言模型的出现，标志着人工智能迈向更高级阶段。它打破了传统模型处理信息类型的限制，能够更全面、更深入地理解世界。在电商领域，它可以根据商品图片和用户描述，精准推荐商品；在营销领域，它可以创作更具吸引力的广告文案和视频；在设计领域，它可以辅助设计师进行创意设计和原型制作；在视频创作和动画制作领域，它可以自动生成高质量的视频内容；甚至在文本分析领域，它也能通过结合图像和音频信息，更准确地理解文本的含义和情感。
这种跨模态的理解能力，源于模型对不同模态数据之间关联性的学习。它能够将不同模态的信息进行融合，从而获得比单模态模型更丰富的语义信息和更准确的判断。例如，在理解一段视频时，多模态模型不仅能识别视频中的画面内容，还能理解语音信息和背景音乐，从而更完整地把握视频的主题和情感。
二、AICon 2024北京站：聚焦多模态大模型的应用实践
AICon 2024北京站的“多模态大语言模型的崛起与应用”专场，汇聚了来自智源研究院、明略科技、阿里云和蔚来汽车等机构的顶尖专家，他们将分享各自在多模态大语言模型领域的最新研究成果和应用实践。
（一）Aquila-VL-2B：高效训练与数据构建的探索
智源研究院技术经理刘广将分享其团队研发的Aquila-VL-2B模型。该模型基于Llava-onevision的训练思路，并通过引入多分辨率技术提升了对图像内容的理解能力。更重要的是，刘广将重点介绍模型数据集的构建和处理过程，包括数据来源、格式统一、数据选择以及针对弱项数据的合成等关键技术。此外，他还将分享在FlagScale框架上实现训练效率提升1.7倍的经验，这对于推动多模态大模型的实际应用具有重要意义。Aquila-VL-2B的创新之处在于系统化地构建了多模态模型的数据、训练和评测流程，为该领域的研究提供了宝贵的参考。
（二）非标模态与人类主观感受的模拟：全球化传播的新机遇
明略科技多模态大模型部门负责人赵晨旭将探讨如何利用多模态大语言模型模拟人类主观感受，从而有效传达品牌的情感和文化，解决全球化传播中的挑战。他将重点关注生成式人工智能在多模态内容创作中的应用，特别是广告、视频和图像等内容资产的生产。赵晨旭指出，当前技术在理解和模拟人类主观情感方面仍存在空白，缺乏合适的评估数据集和基准，尤其是在衡量视频内容中情感反应方面。他的分享将为弥补这些技术空白，并推动多模态大语言模型在全球传播中的实际应用提供有益的思路。
（三）行业多模态大模型的训推加速落地：挑战与展望
阿里云高级算法专家谢榛将分享多模态大模型在行业应用中的发展现状、面临的挑战及未来前景。他将结合团队在CityLLava（2024 CVPR AI City Challenge Track2 winner）和IVTP（ECCV2024）项目中的经验，介绍多模态模型的迭代过程及其在训练和推理阶段的加速优化技术。这对于推动多模态大模型在实际行业场景中的落地应用至关重要。
（四）蔚来座舱多模态大模型：智能座舱的未来
蔚来汽车座舱智能感知团队负责人牛建伟将分享蔚来在车载场景下多模态大模型应用的实践经验。他将介绍针对车载场景的算法适配训练流程、数据采集筛选和清洗方法、多分辨率和多VIT encoder的模型改进方法以及端侧部署的具体实践情况。此外，他还将简要介绍蔚来在语音大模型方面的一些最新进展。这为我们了解多模态大语言模型在智能汽车领域的应用提供了宝贵的案例。
三、结语：多模态大语言模型的未来展望
多模态大语言模型的崛起，正在深刻地改变着人工智能的格局。它不仅拓展了人工智能的能力边界，也为各行各业带来了前所未有的机遇。然而，该领域仍面临诸多挑战，例如数据获取、模型训练效率、以及对人类主观感受的准确模拟等。AICon 2024北京站的“多模态大语言模型的崛起与应用”专场，将为我们深入了解这些挑战，并探索未来的发展方向提供一个重要的平台。相信随着技术的不断进步和应用的不断拓展，多模态大语言模型将成为未来人工智能发展的重要驱动力，为我们创造一个更加智能、便捷和美好的未来。
参考文献：
(由于缺乏具体的论文和报告链接，此处无法提供完整的参考文献列表。 实际撰写时，需要补充来自AICon官网、相关论文和研究报告的详细引用。)
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