生物AI通过整合多种衰老时钟知识,构建统一大模型,实现跨数据类型的推理,推动生物研究一体化。该模型不仅能预测年龄,还能生成蛋白质组合,展现出强大的跨模态能力,标志着AI从工具向科研伙伴的转变。
多模态大模型发展迅速,代表性模型包括:NExT-GPT可任意组合生成文本、图像、视频和音频;SpeechGPT具备语音与文本跨模态对话能力;MultiModal-GPT支持多模态指令连续对话;ShapeGPT处理文本到形状生成与编辑;AnyMAL统一推理文本、图像、视频、音频和运动信号;PandaGPT连接视觉与听觉进行跨模态生成;AudioGPT处理语音、音乐和声音任务;MotionGPT用多模态信号生成人体动作;MV-GPT实现多模态视频说明生成。
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