BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-10-31T00:00:00Z JEMA：一种用于多模态对齐的可扩展共同学习的联合嵌入框架 💡 原文中文，约500字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文提出了JEMA（多模态对齐的联合嵌入），这是一个针对激光金属沉积（LMD）的新型共同学习框架，旨在解决数据有限和AI应用模糊的问题。通过利用多视角图像和过程参数等多模态数据，JEMA显著提升了模型的可扩展性和性能。 🏷️ 标签 JEMA 共同学习 多模态数据 嵌入 模型性能 激光金属沉积 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
