根据主题““小米、面壁智能、火山引擎、快手等专家，联合解读多模态最新技术”及我提供给你得信息”小米、面壁智能、火山引擎、快手等专家，联合解读多模态最新技术 随着大模型的广泛应用，多模态技术被认为是未来发展的方向。然而，尽管前景广阔，但其面临着诸多挑战和困难，如数据融合、模型融合、跨模态信息融合等方面的技术难题。在 AICon 全球人工智能开发与应用大会 暨 大模型应用生态展上，我们特别策划了多模态技术与应用专题，由小米 AI 实验室机器学习团队技术主管孟二利担任专题出品人，精心评选了以下四位专家来分享他们的见解： 声音基础模型如何推动声音理解和生成 首先，我们非常荣幸地邀请到王育军，他是小米的语音技术负责人，也是技术委员会 AI 实验室声学语音方向的负责人。在学术界和工业界从事声学语音方向已有 20 年之久，拥有丰富的经验。他的研究兴趣包括声音的感知、理解、生成与展现。他领导的声学语音团队于 2017 年成立，涵盖了语音理解、生成与测量三个领域，团队下设 17 个子方向，包括语音识别、声音分析还原、语音合成等。他们为小米的手机 AIoT 平台提供语音服务，日均提供服务 12.6 亿次，并先后获得 7 项国内外声学语音挑战赛冠军。 王育军将在演讲中重点介绍小米声音基础模型的演进，以及声音基础模型如何从编解码两侧精准助力声音的理解与生成。通过他的分享，听众将了解到声音基础模型在推动声音理解和生成方面的重要作用，以及当前面临的挑战和未来的展望。 迈向实用化多模态大模型 其次，我们也荣幸地邀请到姚远，他是面壁智能的研究员，也是清华大学计算机系的博士后。他在多模态大模型、信息抽取和知识图谱等领域有着丰富的研究经验。他将分享关于迈向实用化多模态大模型的演讲，重点介绍了团队在这一领域的最新工作和成果。 在演讲中，他首先将分析了多模态大模型在实用化过程中所面临的挑战，包括参数规模、计算成本、图像感知分辨率、语言能力等方面的限制。随后，他会分享了团队近期的前沿探索，涵盖了端侧基座大模“，搜索最新的相关文章和热点信息并进行总结。
多模态技术的最新进展与挑战
随着人工智能技术的快速发展，多模态技术已成为AI领域的热点之一。多模态技术通过整合不同模态的信息，如文本、图像、声音等，以提高系统的理解和生成能力。在AICon全球人工智能开发与应用大会暨大模型应用生态展上，小米、面壁智能、火山引擎、快手等公司的专家将联合解读多模态技术的最新进展。
1. 声音基础模型的演进与应用
王育军，小米的语音技术负责人，将在大会上分享小米在声音基础模型方面的研究成果。他将介绍声音基础模型如何从编解码两侧精准助力声音的理解与生成，并探讨当前面临的挑战和未来的展望。小米的声学语音团队为小米的手机AIoT平台提供语音服务，日均服务次数达到12.6亿次，展现了声音基础模型在实际应用中的重要作用和潜力1。
2. 多模态大模型的实用化挑战
姚远，面壁智能的研究员，将探讨多模态大模型在实用化过程中所面临的挑战。他将分析参数规模、计算成本、图像感知分辨率、语言能力等方面的限制，并分享团队在这一领域的最新工作和成果。多模态大模型的研究进展，包括架构设计、学习优化、下游应用，以及最新前沿研究方向如多模态大语言模型、多模态具身智能等，都是姚远演讲的重点内容45。
3. 多模态数据处理与应用
多模态数据处理和应用已成为AI领域的重点研究方向。在情感分析、机器翻译、自然语言处理和生物医学等前沿方向取得了重要突破。计算机视觉作为深度学习的重要应用领域，多模态学习通过对图像、视频等多模态数据进行分析，学习并互补不同模态间的信息，实现图像检测识别、语义分割和视频动作预测等任务，并广泛应用于自动驾驶、农业监测、生物医疗、交通管理和灾难预测等领域3。
4. 多模态预训练模型的研究与挑战
郭龙腾，中科院自动化所副研究员，将分析多模态预训练模型的研究背景与必要性，并回顾当前的研究进展。他将介绍多模态大模型的架构设计、学习优化、下游应用，以及面临的技术挑战与未来展望。郭龙腾的研究兴趣包括图像分析与理解、多模态预训练模型、跨模态生成等，在相关领域发表了多篇高水平学术论文，并在多个国际竞赛中取得冠军45。
5. 多模态融合方法的综述
多模态融合方法的综述将涵盖早期融合、晚期融合、混合融合以及模态对齐方法。这些方法包括显式对齐和隐式对齐，以及基于注意力机制和双线性池化的融合方法。多模态摘要，如综合多模态信息生成内容摘要，是多模态技术应用的一个例子，涉及多模态表示基础、注意力机制、多模态词表示等技术7。
结论
多模态技术的发展正面临着数据融合、模型融合、跨模态信息融合等技术难题。然而，随着大模型的广泛应用和专家的深入研究，多模态技术在声音理解、生成、图像识别、语义分割等多个领域展现出巨大的潜力和应用前景。通过专家们的分享和讨论，我们可以期待多模态技术在未来取得更多突破，为人工智能领域带来更广泛的应用和更深入的理解。