标签：注意力机制

在ChatGPT等大型生成模型震惊世界之后，人工智能的发展焦点正悄然转向一个更深层的方向：如何让AI不仅仅能“说话”或“识图”，而是真正理解并自主推演它所处的世...

想象一下，你置身于一个复杂的城市街道上——行人穿梭、信号灯闪烁、车辆呼啸而过。短短几秒内，你的大脑就构建了一个内部模型，预测行人可能横穿马路、汽车可...

当你的文字描述能直接“生长”出图像，当一段旋律能自动生成匹配的视频画面，当医疗扫描图被“翻译”成清晰易懂的诊断文本… 这些不再是科幻情节，而是多模...

想象一下：你向AI描述一幅“孤舟蓑笠翁，独钓寒江雪”的画面，它不仅能瞬间生成一幅细腻的国风水墨画，还能配上一段悠扬的古琴曲，甚至创造一个虚拟的冬日江畔...

在现代数字洪流中，想象这样一个场景：一家电商平台需要从短视频、用户评论和直播音频中实时分析消费者情绪；一个新闻机构需整合推特文本、YouTube视频和Inst...

想象一个世界，人工智能不仅能写诗、画图，还能理解我们的语音、表情和手势，却像一个“黑箱”般神秘莫测。这就是多模态AI——它融合文本、图像、音频等多种数据...

想象一辆自动驾驶汽车：摄像头捕捉暴雨中的路况，雷达探测前方障碍物的精确距离，GPS提供实时定位与导航信息，车内语音系统还在接收乘客临时更改目的地的指令...

当ChatGPT以“纯文本”模式震撼世界时，人们惊叹于其语言处理的强大，但也立刻意识到其局限——它无法“看”图、“听”音，更难以理解文本与图像、声音交织的复杂现实...

在人工智能的浪潮中，你是否曾好奇过，为什么ChatGPT不仅能聊天，还能生成图像或理解语音？这一切的秘密，正藏在多模态融合架构的核心设计中。随着生成式人工...

在人工智能（AI）的快速发展浪潮中，你是否想过，为什么ChatGPT能写出小说般的文本，而DALL-E却能根据一句话生成栩栩如生的图像？答案隐藏在一种名为多模态融...