多模态机器学习在图像和描述性文本之间的关系方面取得进展，但未包括新的冲突话语和手势交互。MMOE方法通过专门的模型对无标记的多模态数据点进行分类，改进了交互性能，并提供了新的数据集分析方法。

这篇综述论文调查了生成人工智能领域的发展现状，重点关注了专家混合模型、多模态学习和人工通用智能的影响。它评估了这些技术的挑战和应用，并强调了它们在医疗、金融和教育等领域的潜力。论文还讨论了人工智能主题和预印本对学术交流的影响，强调了道德和以人为本的方法的重要性，并提出了未来研究策略。

CSK-Net是一种多模态融合方法，利用对比学习为光学和红外图像的语义分割提供了基于光谱知识蒸馏的融合技术。该方法在多模态任务上超过现有模型，仅利用红外数据进行推断就能提高性能，且没有额外计算成本。

该论文介绍了一种新的上下文学习机制In-Image Learning（I²L），通过将示范示例、视觉线索和指令结合到一张图像中，增强了GPT-4V的能力。实验测试了I²L在复杂多模态推理任务中的有效性以及对语言幻觉和视觉错觉的缓解作用，并探讨了图像分辨率、示范示例数量和位置对I²L有效性的影响。

我们提出了一个模块化框架，利用不同模态和领域中不同基础模型的专业知识，以执行一个单一、复杂的多模态任务。我们的方法可以扩展到各种基础模型，不仅限于语言模型。我们在两个任务上演示了我们的方法，结果表明我们的方法优于半监督最先进模型，并具备零-shot能力。我们进一步在一个新颖的任务上演示了这个方法。

本文回顾了最近的面向视觉的多模态大型语言模型的体系结构、对齐策略和训练技术，并对其在多个任务上的性能和计算要求进行了比较分析，为未来的多模态大型语言模型奠定了基础。

本研究提出了一种名为多尺度时空自注意力网络的混合模型，通过使用自注意力图卷积网络技术，有效提高了建模能力，并在多个数据集上取得了最先进的结果。该模型利用自空间和自时间注意力模块分别研究帧内身体部位之间的关系和节点帧之间的相关性。通过多尺度卷积网络捕获节点的长程时空依赖关系，并使用 softmax 分类器输出预测的动作。

本研究将单流程扩散管线扩展为多任务多模态网络，通过多流程跨模式模块实现文本到图像、图像到文本等多流和变异处理的统一。该框架性能优越，可启发通用人工智能研究。

通过建构情绪理论建立多层多模潜在狄利克雷分配模型来解释情绪概念的形成过程，并验证了该模型对主观人类情绪匹配度和未知信息预测的有效性。

本文介绍了多模态模型的基本思想、结构和训练数据集情况，并详细介绍了CLIP、BLIP和BLIP2等经典多模态模型。同时，介绍了飞桨多模态框架PaddleMIX和其在VQA和Caption任务中的应用。