TLDR： 针对传统多模态推荐方法在图卷积操作过程中存在的计算与内存占用高以及随机采样带来的计算消耗大与引入噪声等问题，本文提出了一种即不需要辅助图数据增强又不需要负采样的自监督多模态推荐算法BM3。本文模型及所有baselines都已开源集成到统一的多模态框架MMRec中，欢迎大家飨用。MMRec地址：https://github.com/enoche/MMRec
在这篇名为《CodeBERT: A Pre-Trained Model for Programming and Natural Languages》的论文中，来自哈工大、中山大学和微软的研究人员详细介绍了这一新预训练模型，该模型可处理双模态数据：编程语言（PL）和自然语言（NL）。
本节探讨多模态知识图谱的问题。前面曾多次提到，知识图谱的数据来源不仅仅是文本和结构化数据，也可以是图片、视频和音频等视觉或听觉形式的数据。多模态就是指视觉、听觉和语言等不同模态通道的融合。能够充分融合和利用语言、视觉和听觉等多种模态来源数据的知识图谱叫作多模态知识图谱。
每种模态都有自己的视角来反映特定的数据特征。整合多模态数据使模型能够在宏观、微观和分子层面上获得关于受试者状况的各种洞察，从而实现准确全面的疾病诊断。例如，各种成像技术的多模态融合显著提高了在内镜场景中胃肠道病变的检测和表征。同样，将基因信息与病理图像结合可以提高癌症分级的预测准确性。相关任务，如生存预测（旨在预测重大事件如死亡或疾病复发的时间间隔），也可以从这种多模态融合中受益[7]。此外，由病理图像中的细胞核分割构建的细胞图显示提供了更细粒度的微观信息[70]。视觉语言模型在生物医学图像和文本学习方面的最新进展也激发了一系列工作[78]，其中诊断文本通常包含抽象的语义信息[10]。这些进展为扩展生物医学多模态模型的容量边界至全模态表示，以处理更广泛的临床模态提供了潜力。
今天为大家介绍的是来自威斯康星大学麦迪逊分校团队的一篇关于单细胞多模态的论文。单细胞多模态数据能够测量细胞的各种特征，从而深入了解细胞和分子机制。然而，多模态数据的生成仍然昂贵且具有挑战性，同时缺失模态也经常发生。最近，机器学习方法已经被开发用于数据补全，但通常需要完全匹配的多模态数据才能学习共同的潜在特征，可能缺乏模态特异性。为了解决这些问题，作者开发了一个机器学习模型，名为JAMIE。JAMIE接受单细胞多模态数据，这些数据可以在模态之间部分匹配样本。变分自编码器学习每个模态的潜在特征。然后，跨模态匹配样本的特征被聚合以识别联合的跨模态潜在特征，然后进行重构。为了进行跨模态补全，可以使用一个模态的潜在特征和另一个模态的解码器。为了提高解释性，作者使用Shapley值来确定跨模态补全和已知样本标签的输入特征的优先级。
机器之心专栏 机器之心编辑部 该论文提出了一个为多模态设计的概率建模框架 UniDiffuser，除了单向的文生图，还能实现图生文、图文联合生成、无条件图文生成、图文改写等多种功能。 据悉 GPT-4 将于本周发布，多模态将成为其一大亮点。当前的大语言模型正在成为理解各种模态的通用接口，能够根据不同模态信息来给出回复文本，但大语言模型生成的内容也仅仅局限于文本。另一方面，当前的扩散模型 DALL・E 2、Imagen、Stable Diffusion 等在视觉创作上掀起一场革命，但这些模型仅仅支持文到图的单
本文介绍由日本名古屋大学医学研究生院系统生物学系的Teppei Shimamura通讯发表在Cell Reports Methods的研究成果：单细胞多组学分析的发展使得在单细胞水平上能够同时检测多个性状，从而对不同组织中的细胞表型和功能提供更深入的见解。目前，从复杂的多模态单细胞数据中推断联合表征和学习多模态之间的关系是具有挑战性的。为此作者提出了一种新的基于深度生成模型的框架(scMM)，用于提取可解释的联合表征和跨模态生成。scMM利用混合专家多模态变分自动编码器来解决数据的复杂性。scMM的伪细胞生成策略弥补了深度学习模型可解释性的不足，并且通过实验发现了与潜在维度相关的多模态调节机制。对最新的数据集分析证实了scMM有助于实现具有丰富解释性的高分辨率聚类。此外，与最先进的方法和传统方法相比，scMM的跨模态生成可以实现更精确的预测和数据集成。
引言：人脑网络是一个层次结构的组织，表现出不同的连接组梯度。主梯度由模态特异性的主要区域和跨模态区域锚定。以往的研究表明，功能连接组的单模态-跨模态梯度可能为人脑的高阶认知提供了一个总体框架。然而，目前仍缺乏将两者联系起来的直接证据。
TLDR: 针对序列推荐中模态融合的顺序挑战，本文提出了一种基于图的自适应融合方法，以实现灵活的模态特征融合，使每种模态都能优先考虑其固有的顺序或与其他模态的相互作用。
来源：专知本文为论文，建议阅读5分钟如何有效融合不同模态信息进行分析决策是该领域的重要科学问题。 多模态数据是信息科学领域的常见数据形态，如何有效融合不同模态信息进行分析决策是该领域的重要科学问题。从学习范式来看，现有传统多模态学习范式往往忽视了特征间的关联关系信息和特征的高阶信息；深度多模态学习范式则面临数据饥渴、融合过程语义解释性不强问题。尽管面向多模态信息处理已取得了一些进步，但仍然面临着不同模态语义统一表示难、融合效果提升难等挑战（图1）。 图 1 现有多模态学习范式面临的挑战 针对多模态机器学
使用图模型解决问题时，面对实际环境中来源多样、形式复杂的数据，怎样将多种信息进行合理融合是一个值得关注的问题。本文将介绍两篇发表于KDD 2020的与图模型信息融合相关的工作。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 01 多模态简介 1．知识图谱的多模态数据来源 本节探讨多模态知识图谱的问题。前面曾多次提到，知识图谱的数据来源不仅仅是文本和结构化数据，也可以是图片、视频和音频等视觉或听觉形式的数据。多模态就是指视觉、听觉和语言等不同模态通道的融合。能够充分融合和利用语言、视觉和听觉等多种模态来源数据的知识图谱叫作多模态知识图谱。 一方面，凡是蕴含知识的原始数据都可以作为知识图谱构建的数据来源，例如对于图片，也需要完成类似于文本中的实体识别和关系抽取任务。另一方面，
图神经网络（GNNs）擅长利用图的结构信息进行推理，但它们通常需要特定于领域的调优才能达到峰值性能，这阻碍了它们在不同任务之间的泛化性。
摘要：本篇从理论到实践介绍了当前超火的多模态学习模型。首先介绍了背景，将文本模态和图像模态在语义空间上对齐进行联合训练可以得到高质量的多模态embedding；然后介绍了多模态学习模型三种不同的划分方式；接着重点介绍了四种当前超火的多模态学习模型，包括VisualBERT、Unicoder-VL、VL-BERT和ViLT；最后基于Hugging Face的Transformer开源项目实践了多模态学习模型。想了解多模态学习模型并应用到业务实践的小伙伴可以多交流。
近年来，随着自然语言处理和计算机视觉研究的发展，集成视觉和语言来构建一个综合的人工智能系统得到了广泛的关注，其中包括视觉对话（Visual Dialogue）、图像描述生成（Image Captioning）以及视觉问答（VQA）任务等。
首个打通从多模态输入到多模态输出的「全能高手」，统一多模态预训练模型Emu开源，来自智源研究院「悟道·视界」研究团队。
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 谷歌硬刚ChatGPT消息一出，科技圈全坐不住了。 就在昨晚，阿里百度网易京东一众公司全宣布要推出类ChatGPT新产品，战况那叫一个激烈。 阿里内测中的达摩院版ChatGPT，也被提前曝光。 竟然连画画技能都具备了？！ ChatGPT类型的对话功能，同样不在话下。先来个NBA话题铺垫： 当被问到“乔丹和科比谁更伟大”时，开始暴露篮球迷身份，连“毋庸置疑”、“奉为神迹”这种话都出来了： 还是个乔丹死忠粉，能对你老婆的观点提出异议（手动狗头） 看
多模态融合视觉定位方法，2020的ACM-MM,主要的创新点就是提出了一个融合LIDAR和IMAGE这两个模态，进行视觉定位，将定位任务转换为检索任务，总结来说，最大的意义在于提出了这个框架，并且证明了多模态融合视觉定位的有效性，但是框架里的很多细节都很粗糙，比如说不同信息的组合在文章中是十分简单的，也就是说有很大的提升空间。
睡眠阶段分类对于睡眠质量评估和疾病诊断至关重要，睡眠专家通常利用视觉检查的方式对原始睡眠信号进行特征波形的标注和人工分类，但人工标注费时费力且容易受到主观意识的影响。因此，大多数深度学习的方法为了自动化进行睡眠阶段分类，通常提取时频特征间接捕获显著性的特征波形进行分类。
---- 新智元报道 编辑：好困 【新智元导读】为了应对多模态假新闻，本文提出检测并定位多模态媒体篡改任务（DGM）。与现有的单模态DeepFake检测任务相比，DGM不仅判断输入图像-文本对的真假，也尝试定位篡改内容（例如图像篡改区域和文本篡改单词）。 由于如Stable Diffusion等视觉生成模型的快速发展，高保真度的人脸图片可以自动化地伪造，制造越来越严重的DeepFake问题。 随着如ChatGPT等大型语言模型的出现，大量假本文也可以容易地生成并恶意地传播虚假信息。 为此，一系列单
本文介绍的是 IJCAI-2020论文《Mucko: Multi-LayerCross-Modal Knowledge Reasoning for Fact-based Visual Question Answering》，该论文由中科院信工所于静老师指导，由来自中科院信工所、微软亚洲研究院、阿德莱德大学的作者（朱梓豪，于静，汪瑜静，孙雅静，胡玥，吴琦）合作完成。
当前学界和工业界都对多模态大模型研究热情高涨。去年，谷歌的 Deepmind 发布了多模态视觉语言模型 Flamingo ，它使用单一视觉语言模型处理多项任务，在多模态大模型领域保持较高热度。Flamingo 具备强大的多模态上下文少样本学习能力。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 机器之心 授权 本篇综述通过对现有的多模态图像合成与编辑方法的归纳总结，对该领域目前的挑战和未来方向进行了探讨和分析。 近期 OpenAI 发布的 DALLE-2 和谷歌发布的 Imagen 等实现了令人惊叹的文字到图像的生成效果，引发了广泛关注并且衍生出了很多有趣的应用。而文字到图像的生成属于多模态图像合成与编辑领域的一个典型任务。 近日，来自马普所和南洋理工等机构的研究人员对多模态图像合成与编辑这一大领域的研究现状和未来发展做了详细的调查和分析。
想象一下，如果AI已经能够帮助你完成一个图文并茂的文档，而不是仅有文字部分的内容，你会拿来干什么？
如今，随着数字技术的发展与革新，深度学习在计算机视觉领域上得到越来越广泛应用，并出现在日常工作生活的各个场景之中，如人脸识别、物体的分类与检测等。这些应用都是基于视觉领域单一模态进行的，但其实现实世界并不局限于视觉这单一模态，听觉、语言文字也是现实世界的重要组成部分，仅凭单一模态可能无法对事物类型进行完美的判断。
目标跟踪是计算机视觉的一项基础视觉任务，由于计算机视觉的快速发展，单模态 (RGB) 目标跟踪近年来取得了重大进展。考虑到单一成像传感器的局限性，我们需要引入多模态图像 (RGB、红外等) 来弥补这一缺陷，以实现复杂环境下全天候目标跟踪。
多模态学习结合了多种数据模式，拓宽了模型可以利用的数据的类型和复杂性：例如，从纯文本到图像映射对。大多数多模态学习算法专注于建模来自两种模式的简单的一对一数据对，如图像-标题对，或音频文本对。然而，在大多数现实世界中，不同模式的实体以更复杂和多方面的方式相互作用，超越了一对一的映射。论文建议将这些复杂的关系表示为图，允许论文捕获任意数量模式的数据，并使用模式之间的复杂关系，这些关系可以在不同样本之间灵活变化。为了实现这一目标，论文提出了多模态图学习（MMGL），这是一个通用而又系统的、系统的框架，用于从多个具有关系结构的多模态邻域中捕获信息。特别是，论文关注用于生成任务的MMGL，建立在预先训练的语言模型（LMs）的基础上，旨在通过多模态邻域上下文来增强它们的文本生成。
拳打GPT-4V，脚踢Gemini Pro，仅仅8B参数就能击败多模态大模型王者。
来源：机器之心本文约1000字，建议阅读5分钟本篇综述通过对现有的多模态图像合成与编辑方法的归纳总结，对该领域目前的挑战和未来方向进行了探讨和分析。 近期 OpenAI 发布的 DALLE-2 和谷歌发布的 Imagen 等实现了令人惊叹的文字到图像的生成效果，引发了广泛关注并且衍生出了很多有趣的应用。而从文字到图像的生成属于多模态图像合成与编辑领域的一个典型任务。 近日，来自马普所和南洋理工等机构的研究人员对多模态图像合成与编辑这一大领域的研究现状和未来发展做了详细的调查和分析。 论文地址：https:
当前的多模态和多任务基础模型，如 4M 或 UnifiedIO，显示出有希望的结果。然而，它们接受不同输入和执行不同任务的开箱即用能力，受到它们接受训练的模态和任务的数量（通常很少）的限制。
当前一个显著的趋势是致力于构建更大更复杂的模型，它们拥有数百/数千亿个参数，能够生成令人印象深刻的语言输出。
l多模态富集可以增强各种领域的学习，如字母和词汇习得、阅读、数学、音乐和空间导航。
近三年来，基于 Transformer 和自监督预训练的语言模型取得了非常瞩目的成绩。这些模型通过自回归、降噪自编码器、对比学习等自监督学习任务，能够从海量的单语或者多语语料中学习到语言的通用表示，然后通过微调等方式适配到各种各样的下游任务上去，例如问答、文本生成、机器翻译等。
摘要：行为识别是当前计算机视觉方向中视频理解领域的重要研究课题。从视频中准确提取人体动作的特征并识别动作，能为医疗、安防等领域提供重要的信息，是一个十分具有前景的方向。
作者：zixunsun@tencent.com Jeff Dean 谈 2020 年机器学习趋势：多任务和多模式学习将成为突破口 2019 年下半年，CDG 广告、 CSIG 音视频，IEG 内容推荐、PCG 信息流、TEG 数平广告推荐和 AI 平台部团队、WXG 看一看团队内容技术专家沟通，大家在处理内容理解任务时候，都有融合多模态特征进行内容理解需求，同时大家具有很好的技术能力和研发经验。 我们希望能建立统一的跨媒体多模态内容理解内核，对新增内容理解任务，快速完成 0-1 步积累，提升模型实
实现有效的脑-机接口需要理解人脑如何跨模态（如视觉、语言（或文本）等）编码刺激。大脑编码旨在构建fMRI大脑活动给定的刺激。目前有大量的神经编码模型用于研究大脑对单一模式刺激的编码：视觉（预训练的CNN）或文本（预训练的语言模型）。通过获得单独的视觉和文本表示模型，并使用简单的启发式进行后期融合。然而，以前的工作未能探索：（a）图像转换器模型对视觉刺激编码的有效性，以及（b）协同多模态模型对视觉和文本推理的有效性。在本研究中首次系统地研究和探讨了图像转换器（ViT，DEiT和BEiT）和多模态转换器（VisualBERT，LXMERT和CLIP）对大脑编码的有效性，并发现：VisualBERT是一种多模态转换器，其性能显著优于之前提出的单模态CNN、图像转换器以及其他之前提出的多模态模型，从而建立了新的研究状态。
机器之心专栏 机器之心编辑部 本篇综述通过对现有的多模态图像合成与编辑方法的归纳总结，对该领域目前的挑战和未来方向进行了探讨和分析。 近期 OpenAI 发布的 DALLE-2 和谷歌发布的 Imagen 等实现了令人惊叹的文字到图像的生成效果，引发了广泛关注并且衍生出了很多有趣的应用。而文字到图像的生成属于多模态图像合成与编辑领域的一个典型任务。 近日，来自马普所和南洋理工等机构的研究人员对多模态图像合成与编辑这一大领域的研究现状和未来发展做了详细的调查和分析。 论文地址：https://arxiv.o
7月9日，中国科学院自动化研究所所长徐波在2021世界人工智能大会（WAIC2021）上就人工智能的最新进展进行报告，发布了自动化所研发的三模态预训练模型—“紫东太初”。他表示，多模态预训练模型被广泛认为是从限定领域的弱人工智能迈向通用人工智能路径的探索。
项目链接(实时更新最新论文，已获2.1K Stars)： https://github.com/BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models
今天为大家介绍的是来自Nir Yosef团队的一篇论文。作者提出了MultiVI，一种用于分析单细胞的转录组、染色质可访问性和其它分子特性的概率模型，这为研究细胞多样性提供了一个强大的方法。MultiVI能创建一个联合表示，不仅可以分析多组学数据中包含的所有模态，即便是对于那些缺失一种或多种模态的细胞，也能进行分析。这样的方法能够有效地利用多组学数据，提升单一模态数据集的分析能力。
本文以某动力总成系统中的油底壳为研究对象，通过Altair公司的HyperWorks系列软件中的拓扑优化及形貌优化工具，在开发前期得到油底壳的大致优化方向，最终实现对油底壳局部模态以及表面辐射声功率的优化，对指导产品的开发以及后期NVH风险的规避有着重要的借鉴意义。
miniGPT-4的热度至今未减，距离LLaVA的推出也不到半个月，而新的看图聊天模型已经问世了。今天要介绍的模型是一款类似于miniGPT-4和LLaVA的多模态对话生成模型，它的名字叫mPLUG-Owl。
图1 CoDi可以处理任意模态组合的输入，从而生成任意模态组合的输出。如视频、图像、音频和文本(由彩色箭头描绘的示例组合)
近来，多模态大语言模型（Multimodal Large Language Model，MLLM）受到广泛关注，成为一个新兴的研究热点。
OpenAI在九月份为ChatGPT添加了图像输入功能，允许用户使用上传一张或多张图像配合进行对话，这一新兴功能的背后是一个被OpenAI称为GPT4-Vision的多模态（vision-language）大模型。
理解具有语言描述的复杂视觉场景图像是人工智能的一项基本任务。先前的研究工作已经通过分别为视觉场景（如场景图）和自然语言（如依存树）构建层次结构，展示了令人信服的理解结果。然而，如何建立一个联合视觉和语言（VL）的图结构、建模多模态的依存关系长期缺乏关注。 在今天要介绍的这篇论文研究工作中，来自北京通用人工智能研究院的研究人员提出了一项新任务，旨在以无监督的方式学习联合结构。目前这篇论文已被计算机视觉顶级学术会议CVPR 2022接收。 具体来说，本论文研究的目标是无缝连接视觉场景图和语言依存树。由于缺乏视
选自arXiv 机器之心编译 参与：Smith 麻省理工的 Chengtao Li 等研究人员最近提出了新型的分布式对抗网络。与传统的单点采样的 GAN 方法不同，分布式对抗网络是对真实的样本进行操作
自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域已经成功开启了预训练与大模型新时代，涌现出了以BERT，GPT-3, ViT等为代表的划时代成果，实现了one4all范式，也就是一个通用大模型服务于几乎所有下游任务。而推荐系统在该方向发展缓慢，期间虽然产生了一些预训练模型（如文献[1,2,3]），但始终都不是NLP与CV的味道，模型的可迁移性范围有限，通常只适用于一个公司内部业务场景，无法实现广义上的可迁移性和通用性。
习惯了搜索引擎的我们，在手机上找本地文件的时候往往却束手无策：如今每个人的智能手机上，存上千张照片已是常态，有时候想找某张具体的照片就像大海捞针。
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