记者6月9日从中国科学院自动化研究所获悉,该所与中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心的联合团队在《自然·机器智能》发表相关研究,首次证实多模态大语言模型能够自发形成与人类高度相似的物体概念表征系统,为人工智能认知科学提供了新路径,也为构建类人认知结构的人工智能系统提供了理论框架。 “人类能够对自然界中
【265论文泛读】Touch100k:一个用于触觉中心多模态表征的大规模触觉-语言-视觉数据集 小z呀 凭君莫话封侯事, 一将功成万骨枯。 可能包含 AI 创作内容 问题: 触觉研究中语言模态的缺失:以往的触觉研究主要集中在视觉和触觉模态,忽略了语言模态。Touch100k数据集通过引入多粒度的语言描述,填补了这一空白。 触觉表示...
结合以上的信息就可以推倒出多模态模型两个模态表征存在gap的原因:多模态对比学习一般是双塔结构,一个模态一个塔,每个塔进行随机参数初始化后,导致每个塔有一个自己的锥形区域,并且初始化的随机性导致两个塔的锥形区域不同。 2 对比学习loss的影响 第二个造成多模态表征存在gap的原因是对比学习loss。文中通过一些实...
1. 多模态联合表示(Joint Representation)定义:将多个模态(如文本、图像、声音等)的信息共同映射到一个统一的多模态向量空间中。特点:这种表示方法能够保留每个模态的关键信息,同时在不同模态之间建立联系…
也就是说,传统多模态表征预训练需要考虑的是语言和单帧图片的对齐,而具身智能中的多模态表征预训练需要解决语言和视频轨迹的对齐(trajectory-level grounding)。 在此,如果我们想粗暴地直接把语言指令和一整段视频通过对比学习的方式进行训...
多模态大模型的核心技术 - 对齐 对齐是多模态学习中的一个关键环节,它涉及如何在不同的数据模态之间发现和建立对应关系。通过对齐,多模态模型能够学习到不同模态之间的相互表示,从而增强对复杂场景的理解能力。跨模态对齐目的是挖掘多模态数据的子元素之间的关联性,例如 visual grounding 任务。在学习表征或翻译时也可...
BEV特征图通过单模态或多模态输入数据生成自车周围环境的俯视表示。这种空间表征通过提供无遮挡的环境视角,增强了对复杂场景的鲁棒性。此外,统一的BEV表示为下游预测与规划模块的推理提供了便利。BEVDepth专注于基于相机输入的3D深度估计以实现目标检测。多...
该方法得到的蛋白多模态表征在多项蛋白相关的下游任务(如蛋白稳定性预测、蛋白-蛋白互作预测等)取得了优异表现。另一方面,这项工作提出了一种新的跨任务迁移性度量方法(OTFRM),用于量化从预训练表征到相关下游任务以及下游任务间相互的动态迁移性。研究者计算了这些下游任务之间的成对距离,并观察到了任务间特征空间分...
多模态对比表征(Multi-model ContrastiveRepresentations)学习的目的是在共享表征空间内对齐来自不同模态的输入。经典的“双塔模型”通过使用两个模态间的编码器将原始数据提取为表征向量并使用对比学习损失进行语义对齐。 近年来,三种以上模态的高质量对比表征越来越受到关注,并在多模态理和生成的许多应用场景中发挥着基础作...