GPT-4o、SAM、DiT、DCN、SegGPT 作者共话多模态模型前沿进展 | 2024智源大会...

主要观点总结

该文章主要围绕多模态领域的技术路线、数据形式及挑战进行了讨论。论坛回顾了最新的技术进展，包括生成模型、多模态感知、多模态基础模型等，并探讨了视觉领域是否遵循scaling law、数据问题和“编码不可能三角”等核心问题。参与者包括嘉宾王鑫龙、谢赛宁、代季峰、肖特特及讨论参与者。

关键观点总结

关键观点1: 多模态领域的技术路线

论坛回顾了当前多模态领域的技术发展，讨论了不同技术路线的优势和潜力，包括自回归模型和扩散模型等。

关键观点2: 数据问题和现实世界的交互

数据是多模态任务中的关键，参与者讨论了现有数据量和质量是否足够满足未来需求，以及未来数据可能的形式和来源。他们强调关注现实世界的数据，并指出在现实环境中采集和利用数据的重要性。

关键观点3: 关于视觉和视频中的scaling law

讨论了视觉和视频领域是否已看到明显的scaling law，以及扩展规模的影响。参与者指出在生成任务中更容易观察到scaling law，而对于理解任务，与语言连接的紧密性使得难以区分是语言的扩展还是视觉的扩展。

关键观点4: 编码问题和“编码不可能三角”

参与者讨论了视觉和视频的编码问题，以及“编码不可能三角”的挑战。他们指出目前还没有解决这个问题的办法，并根据具体任务来决定编码的需求。

关键观点5: 多模态感知和生成

参与者讨论了多模态感知和生成的关系，以及如何将两者统一起来。他们强调了感知在智能形成过程中的重要性，并指出生成模型可以更好地利用大数据，学到更多信息。

文章预览

「多模态领域应该选哪些技术路线？视觉领域遵循scaling law么？如何看待“编码不可能三角”？未来训练多模态大模型的数据形式应该是怎样的？」 2024 年 6 月 15 日，智源大会第二天， GPT-4o、SAM、DiT、SegGPT、DCN 等重磅工作的作者 共聚「多模态大模型」论坛，将本届智源大会的热度推向了高潮。嘉宾们介绍了多模态大模型领域最新的研究进展，分享了他们的经典名作和最新工作背后的思路和心得。 论坛干货满满，参会者热情高涨，全场座无虚席。 以下是核心内容整理： 论坛回放： https://event.baai.ac.cn/live/799 王鑫龙：生成式多模态模型 王鑫龙 | 智源研究院视觉模型研究中心负责人 人类处于由语言和视觉等多种模态构成的环境中，时刻接收多模态的上下文。人类依赖多模态的上下文理解能力完成日常任务。在语言模型领域，GPT系列的成功带来了在 ………………………………