GPT让AI平民化，应用开发者很难建立核心技术壁垒；但在多模态领域，3-5年内仍有修建“技术护城河”的机会。多模态应用创新、模式创新机会远多于单模态领域，这也是大模型科研与工程领域弯道超车的绝佳机会。
传统的深度学习算法专注于从一个单一的数据源训练其模型：CV模型是在一组图像上训练的，NLP模型是在文本内容上训练的，语音处理则涉及声学模型的创建、唤醒词检测和噪音消除。而多模态AI将视觉、声音、语言等多种信息进行融合，它的优势在于它能够超越单模态数据的限制，并提供对困难情况的更全面理解，为计算器提供更接近于人类感知的场景。
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2022-2023多模态前沿论文
举个例子，一辆只有摄像头系统的自动驾驶汽车很难在弱光下识别行人，如果加上激光雷达、雷达和GPS就可以完美解决这些问题，可以为车辆提供更全面的周围环境图像，从而使驾驶更安全、更可靠，为了更透彻地理解复杂事件，融合多种感官至关重要。多模态人工智能有能力改变人们在现实世界中与技术互动和决策的方式，未来的通用智能一定是多模态智能！
多模态有什么好的研究方向？哪个方向好出创新点？不卷且容易发论文的?
7月4日-7月6日，我们邀请到中科院博士郝老师，连续3天为大家直播精讲——后GPT时代，多模态助你弯道超车！帮助你快速训练多模态AI模型，并分享多模态未来研究方向和热点！
中科院博士，现任某研究院研究员，专注于文本-视频间跨模态检索。
一作身份发表4篇学术论文，WACV、ICMR、ICME等，3篇CVPR顶会，1项发明专利。
2021年CVPR国际竞赛EPIC-KITCHENS-100 Multi-Instance Retrieval Challenge，国际第1名（持续4个月）；2021年牛津大学举办的ICCV 国际竞赛The Condensed Movies Challenge 2021，取得国际第3名；2021数字中国创新大赛数字政府赛道优胜奖等。可以辅导方向：多媒体检索、大规模预备训练等；可以辅导参加国际竞赛+国内竞赛等。
那么接下来，多模态有大有可为的方向呢？这里给大家分享：
文生图、文生视频
跨模态的知识挖掘，如医药领域
跨多模态语义的知识检索与数据提取
多模态广告、网页、小程序自动生成
各类虚拟角色：电商导购、虚拟讲师等
AI表情或肢体语言、AI虚拟情感
增强多模态感知和决策能力的机器人技术；
增强多模态感知和决策能力的自动驾驶技术；
虚拟现实和混合现实中的自动内容创建·····
在3天多模态串讲直播中，郝老师将以大规模文本图像模型为例，详解介绍多模态创新点挖掘，顶会论文中稿思路、以及未来研究方向、研究热点进行深入介绍。多模态算法正处在“寒武纪大爆发”的早期，早入局早受益！
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2022-2023多模态前沿论文
