多模态大模型综述：中文精细翻译
资源介绍
本仓库提供了一份名为【多模态大模型综述】【中文精细翻译】Multimodal Foundation Models的资源文件下载。该文件由微软的7位华人研究员共同撰写，内容详实，共计119页。这份综述报告从多模态大模型的两个主要研究方向出发，全面总结了五个具体的研究主题，涵盖了视觉理解、视觉生成、统一视觉模型、LLM加持的多模态大模型以及多模态agent。
内容概述
1. 视觉理解
详细探讨了多模态大模型在视觉理解方面的研究进展和应用场景。
2. 视觉生成
介绍了多模态大模型在视觉生成领域的最新成果和技术挑战。
3. 统一视觉模型
分析了如何构建统一的视觉模型，以实现更高效的多模态数据处理。
4. LLM加持的多模态大模型
探讨了大型语言模型（LLM）如何与多模态大模型结合，提升模型的性能和应用范围。
5. 多模态agent
总结了多模态agent的研究现状，展望了未来的发展方向。
作者团队
- Chunyuan Li：微软雷德蒙德首席研究员，博士毕业于杜克大学，负责了报告的开头介绍、结尾总结以及“利用LLM训练的多模态大模型”章节的撰写。
- Zhe Gan：核心作者之一，负责了视觉生成章节的撰写。
- Zhengyuan Yang：核心作者之一，负责了统一视觉模型章节的撰写。
- Jianwei Yang：核心作者之一，负责了视觉理解章节的撰写。
- Linjie Li：核心作者之一，负责了多模态agent章节的撰写。
适用人群
本资源适合对多模态大模型感兴趣的研究人员、学生以及相关领域的从业者。无论是初学者还是资深研究者，都能从中获得有价值的信息和启发。
下载说明
请在仓库中找到相应的下载链接，获取这份详实的多模态大模型综述报告。希望这份资源能为您的研究和工作带来帮助！