适用人群 新手小白：只需具备基础的Python语法知识，无需深度学习背景。 AI入门者：希望系统了解多模态AI、谣言检测等实际工程流程的同学。 工程实践者：需要可复现、可扩展的多模态AI项目代码作为参考的开发者。 使用场景 自学入门：从最基础的单模态模型（如CNN、TextCNN、BERT等）到多模态融合（早期拼接、注意力、投票等），循序渐进，适合零基础到进阶学习。 课程实验：可作为高校AI课程、数据科学课程的实验项目。 工程参考：为实际多模态项目开发提供结构化、模块化的代码范例。 目录结构 img：图像模态（2D-CNN）建模与实验 txt：文本模态（FastText、TextCNN、Transformer等）建模与实验 html_mod：网页模态（HTML文本、BERT等）建模与实验 fusion：多模态融合（特征拼接、注意力、投票等）全流程实现与对比 其他说明 路径问题：由于不同操作系统或解压方式，部分代码中的数据/模型路径可能需根据实际情况手动调整。 依赖环境：建议参考各子文件夹下的requirements.txt或README.md，提前安装所需依赖。 数据集：部分实验需下载MR2等公开数据集，详见各期说明或README指引。 完整复现：所有代码均可独立运行，支持超参数调优、实验结果可视化等功能。

Agent AI在多模态交互方面展现出巨大潜力，通过整合各类技术，在游戏、机器人、医疗等领域广泛应用。如游戏中优化NPC行为，机器人领域实现多模态操作等。然而，其面临数据隐私、偏见、可解释性等问题。未来，需加强技术创新，改进算法提升性能，解决伦理问题，推动跨领域融合，以实现Agent AI的持续发展，为社会带来更多积极影响。本文只对关键信息做了阐述，大佬的文档最好还是阅读下原文，原文信息更丰富。看不懂英文的小伙伴也不用着急，关注公众号后回复 李飞飞 获取第一手英文翻译稿，爽到飞起。 Agent AI，即智能体人工智能，是当前人工智能研究领域中的一个热门话题。它主要涉及到能够理解多种不同类型输入信息，并做出相应回应的系统。Agent AI的核心在于多模态交互能力，即不仅能够处理视觉、听觉等多种感官信息，还能理解语言、文本等抽象数据。这种交互模式是实现通用人工智能（AGI）的关键途径之一。 在游戏开发中，Agent AI被用来优化非玩家角色（NPC）的行为。它可以使NPC更加智能，能够根据玩家的行为和周围环境做出更加自然和复杂的反应。在机器人领域，Agent AI使得机器人可以借助视觉、听觉等多种感知方式，执行更复杂的操作任务。在医疗领域，Agent AI正被探索用于提高诊断准确性和治疗方案的个性化。 然而，Agent AI的发展并非没有挑战。数据隐私问题、模型偏见、结果的可解释性都是需要解决的关键难题。数据隐私问题需要确保在使用用户数据时，不会侵犯其隐私权；模型偏见是指AI系统可能会因为训练数据的偏差而产生不公平或错误的判断；而结果的可解释性则是指我们需要理解AI作出决策的原因，以增加人们对AI系统的信任。 为了推动Agent AI的进一步发展，必须强化技术创新，并改进算法以提升性能。同时，还需要解决伦理问题，确保AI的发展不会对社会产生负面影响。跨领域融合也是一个重要的发展方向，它将推动不同学科间的知识和技术交流，从而实现Agent AI的全面进步。 本文对Agent AI的研究和应用进行了综述，特别是对于其在多模态交互方面的探索。通过整合生成AI和多个独立数据源，Agent AI已经展现出了在物理世界中进行多模态理解的能力，并能在跨现实数据上进行训练，从而在物理世界和虚拟世界中都能得到应用。在这一过程中，Agent AI系统的总体概述被展示为能够在多个不同领域和应用中感知和行动，作为通向通用人工智能（AGI）的一条途径。 未来，Agent AI有望在虚拟现实或模拟场景中创建出能够与人类进行交互的智能体。这不仅将为人们带来全新的交互体验，也可能对整个人工智能领域的发展产生深远影响。通过本文的阐述，我们可以看到Agent AI的发展前景广阔，但同时也需要注意它在伦理和技术上所面临的挑战。 重要的是，我们应该意识到Agent AI不仅仅是技术的进步，更是人工智能在日常生活中应用的一个重要标志。随着技术的不断成熟，Agent AI可能会成为我们生活中不可或缺的一部分。因此，无论是在技术、伦理还是社会层面，我们都应做好充分的准备，以应对这一变革的到来。Agent AI的探索之旅充满希望，同时也充满了挑战，它需要我们每一个人的参与和支持。只有这样，我们才能确保技术的进步能够造福社会，而不仅仅是技术本身的发展。

GB T 12357.4-2004标准文档详细阐述了通信领域中使用的A4类多模光纤的具体特性和性能要求。该部分标准是GB T 12357《通信用多模光纤》系列标准的第四部分，主要针对的是A4类多模光纤的特性进行规定。此类光纤是通信系统中关键的传输介质之一，广泛应用于局域网、城域网以及更广泛的通信网络中。 A4类多模光纤的定义需要明确。在标准中，多模光纤指的是那些芯径较大的光纤，可以支持多个模式同时传输。它与单模光纤（芯径较小，一般只能支持一个传输模式）不同，多模光纤适合于中短距离的高速数据传输。而“类别”则按照国际通行的光衰减标准将多模光纤分为不同的等级，例如常见的A1、A2、A3和A4类。 GB T 12357.4-2004标准对A4类多模光纤的波长范围、衰减系数、带宽特性、光纤几何尺寸、光学特性、机械性能等都作出了详细规定。其中波长范围和衰减系数是衡量光纤传输性能的重要指标。衰减系数越小，说明光在光纤中传播时损耗越少，传输距离可以更远。带宽特性描述了光纤传输数据的能力，带宽越高，能支持的传输速率越高。 标准还定义了A4类多模光纤在不同波长下的最大衰减限制和最小带宽要求，这些都是为了保证光纤在实际应用中可以达到预期的性能。例如，它规定了光纤在850纳米波长和1300纳米波长下的最大衰减系数，以及在此波长范围内的最小模式带宽。 此外，A4类多模光纤的几何尺寸包括芯径大小、包层直径、芯-包层同心度偏差等，这些也是决定光纤性能的关键因素。光学特性包括折射率分布和数值孔径等参数，它们直接影响到光在光纤中的传播模式和传输效率。机械性能则涵盖了光纤的抗拉强度、冲击强度等，确保光纤在布线施工和日常使用过程中的稳定性和耐用性。 综合来看，GB T 12357.4-2004标准通过对A4类多模光纤特性进行科学规范，确保了该类型光纤在通信网络中的应用品质和性能稳定性。这不仅有助于促进通信技术的发展，也为光纤制造商、网络设计师和最终用户提供了一份可靠的性能评估和质量控制的依据。

内容概要：本文介绍了十个著名且广泛应用于学术研究和工业界的数据集，涵盖了多模态数据分析的各个方面。具体而言，包含了从图像到自然语言等多个领域的高质量数据资源，如COCO数据集、Visual Genome、豆瓣会话语料库、TrivisaQA等。每一个数据集都有详细的背景介绍、数据特征以及应用场景。这些数据不仅促进了图像、语音、文本等多种模态间的深度融合与发展，也为后续的研究提供了强有力的支持与保障。 适合人群：从事深度学习、计算机视觉、自然语言处理等相关方向的专业技术人员，尤其是那些希望利用丰富而多样的数据资源提升自身项目质量或开展最新科研工作的研究人员。 使用场景及目标：本资料旨在帮助使用者全面了解当前主流的多模态数据集情况，指导他们针对特定的应用需求选取最合适的数据源，从而更好地推进科学研究和技术产品的发展。无论是进行论文写作、系统开发还是算法评测，这份资料都能够为用户提供重要的参考资料。 其他说明：部分数据集涉及复杂的标注技术和多元化的评价指标，建议读者深入了解后再行选用。同时，随着人工智能技术的日新月异，新的数据集不断涌现，本文虽已尽量涵盖重要成果，但未来或许会有更多优质数据等待发掘与分享。

COMSOL空气耦合超声仿真模型系列：多模态缺陷检测与表征技术,基于COMSOL的空气耦合超声仿真模型：涵盖Lamb波、纵波穿透及表面波检测多种应用,comsol空气耦合超声仿真模型 图1为空气耦合超声A0模态Lamb波检测2mm厚铝板内部气泡的模型。 (模型编号：1＃) 图2为三维空耦导波检测2mm铝板，为节约内存，发射端含空气，未设缺陷，入射角可调。 (模型编号：2＃) 图3为空气耦合超声纵波穿透法C扫(其中的一个1mm间隔线扫)检测2mm厚钢板内部气泡的模型。 分单点测量和参数化扫描两种 (模型编号：3＃) 图4为空气耦合超声表面波法检测表面开口裂纹缺陷模型。 若无缺陷，右侧接收探头能接收到正常波形。 (模型编号：4＃) 图5和图6分别为变厚度弯曲钢板有 无气泡缺陷时的的纵波穿透法模型。 (模型编号：5＃) 注：这5个现成的模型中，二维，三维都有，请对应拿后，收到模型点计算跑完即可出结果。 ,comsol; 空气耦合超声; 仿真模型; 检测; 模型编号; 模态Lamb波; 气泡; 三维空耦导波; 发射端; 入射角; 单点测量; 参数化扫描; 纵波穿透法; 表面开口裂纹缺陷。,

内容概要：本文详细介绍了RAG（检索增强生成）技术的核心思想、优点、缺点及其实现流程。RAG通过从外部知识库动态检索相关信息来增强大语言模型（LLM）的上下文，从而生成更准确、更真实的回答。其核心优势在于知识更新灵活、减少幻觉、高可追溯性和领域适配成本低。然而，RAG也面临依赖检索质量、系统复杂性和额外延迟等问题。文中还探讨了RAG的具体实现流程，包括加载文件、文本向量化、匹配相似文本和生成回答等步骤。此外，文章还介绍了向量检索与传统倒排索引的区别、Embedding的重要性、RAG的工作流程优化方法，以及RAG在不同场景下的应用优势。 适用人群：对自然语言处理、信息检索和大语言模型有一定了解的研究人员和工程师；希望深入了解RAG技术及其应用场景的从业者。 使用场景及目标：①需要实时更新知识的场景（如新闻、金融）；②领域专业性强的任务（如医疗、法律）；③需要提供可解释

在当前科技快速发展的背景下，人工智能（AI）技术的融合应用成为推动社会发展的重要力量。2025 AI原生多模态数据智能解决方案白皮书详细探讨了人工智能技术在处理和分析多模态数据方面的前沿进展和实际应用问题。白皮书强调，随着类人脑计算能力的崛起，非结构化数据的价值正在被逐渐挖掘，但企业在落地实施时仍面临诸多困境。 文档指出，人工智能在处理复杂问题时表现出色，尤其在数学和科学领域，这使得AI具备了解决多模态数据的潜力。多模态数据指的是同时涉及文本、图像、音频和视频等多种类型的数据形式。白皮书中提及，AI原生的解决方案强调与传统方法的区别，在处理数据时更加高效和精确，能够同时处理多种数据类型并提供综合的分析结果。 在GenAI时代，数据挑战主要体现在数据处理的规模和复杂性上。数据的种类繁多，来源广泛，且包含大量的非结构化信息，这对数据分析技术提出了更高的要求。白皮书提出，多模态数据智能解决方案能够针对不同行业的特定需求，提供定制化的数据处理和分析服务。例如，金融机构可能需要使用多模态数据分析来识别风险和欺诈行为；而医疗领域则可能运用此技术来分析病例图像和患者历史记录，以提高疾病诊断的准确性。 文档中还讨论了AI在典型行业场景落地时遇到的难题。在医疗领域，AI解决方案可以协助医生进行更准确的诊断和治疗规划，但这需要大量的高质量数据作为支撑，同时也要克服隐私和安全上的挑战。在教育领域，AI能够提供个性化的学习计划，但需要考虑到教育内容的多样性和学习者个体差异。此外，在娱乐和媒体行业，AI技术被用于内容推荐和创作辅助，但其内容创造的深度和质量仍是一个挑战。 白皮书还强调，AI技术的应用需要跨越语言和文化差异，以实现在全球范围内的推广。这包括对多种语言的理解和处理能力，以及对不同文化背景下的数据的适应能力。此外，AI技术还应考虑到数据的隐私保护和合规性问题，确保在推动技术进步的同时，也能够保护用户的隐私权益。 文档最终提出了实现AI原生多模态数据智能解决方案的关键要素：强大的计算能力、高效的算法、多样化的数据处理能力和不断进步的AI学习能力。这些能力的结合，将有助于推动AI技术的进一步发展和应用，为社会带来更多的便利和进步。

多模态大语言模型（MLLM）是近年来人工智能领域中一个非常活跃的研究方向，它将原本仅处理文本信息的语言模型扩展到可以处理包括视觉、听觉等多种类型数据的模型。MLLM不仅能够执行传统的NLP任务，还能处理更复杂的多模态任务，如基于视觉内容的理解、推理和生成等。这一领域的发展，正逐渐突破传统大语言模型（LLM）的限制，赋予模型更为全面和深入的理解能力。 背景介绍部分指出了LLM正走向多模态的趋势。LLM通过大规模的预训练已经能够在文本上执行各种任务，包括但不限于文本分类、命名实体识别、高级推理等。然而，传统的LLM无法处理图像、声音等非文本信息，这是它们无法完成如基于图像内容生成文本描述等任务的原因。在认识到这一局限后，多模态大语言模型应运而生，它能够接收和处理来自多种模式的数据，例如图像和文本的结合。 介绍部分详细阐述了MLLM的基本方面，包括其模型架构、数据与训练方法以及模型评估。在模型架构方面，MLLM一般包含编码器、连接器和大语言模型三个部分。编码器用于处理视觉信息，通常使用基于CLIP预训练的视觉变换器（ViT）。连接器则在保持视觉token数量不变的情况下，使用MLP结构进行投影，以实现视觉特征与文本特征的整合。Q-Former技术被用来压缩图片token，提高运算效率，使之能更好地与文本信息对齐。 在数据和训练方法方面，MLLM通过两个阶段进行训练。第一阶段是模态对齐训练，旨在将视觉语义空间与文本空间对齐，通常使用大量图文配对数据，如caption数据。第二阶段为指令微调训练，主要提升模型的指令遵循能力，使其能够泛化到各种任务，如视觉问答（VQA）任务、物体检测等。多轮对话形式的数据用于指令格式的训练。 模型评估部分则介绍了MLLM在不同级别的基准测试中的表现。常规任务的Benchmark关注具体的特定任务和特定指标，如VQA任务的准确率。专门的Benchmark则不仅关注模型的感知能力，也关注推理等能力，其评估任务通常更为复杂和困难。 演进部分探讨了MLLM如何实现更高分辨率的视觉处理能力。随着模型对信息的处理精度要求提高，如何提高视觉编码器的分辨率成为研究的焦点。提出的两种思路，一是直接使用更高分辨率进行微调，例如将224x224分辨率的图片调整到448x448分辨率；二是将大分辨率图片切割成多块小分辨率图片进行处理，同时保留一张低分辨率的完整图片作为全局特征。 团队相关工作介绍部分并没有具体信息，未来展望部分也未提供内容，因此无法在此详细描述。但可以预见，随着多模态大语言模型研究的深入，未来模型将会在理解和处理多模态信息的能力上实现新的突破，特别是在处理复杂任务、提升模型的泛化能力和推理能力方面。 多模态大语言模型正在以强大的势头推动人工智能技术的进步。它不仅为当前的问题提供了新的解决思路，还为未来人工智能的发展开辟了新的方向。随着技术的不断演进，我们有理由相信MLLM将在更多领域展现其潜力和价值。

在金融领域中，随着技术的发展，风控面临着一系列新的问题和挑战。其中，欺诈手段的层出不穷以及团伙作案的隐蔽性提高，使得现有的风控系统难以应对。黑产和中介攻击手段的升级，如设备更换、联系人变化和不同作案场所等，进一步增加了风险识别的难度。此外，AI欺诈手段如换脸、换声等技术的使用，使得不法分子可以利用高逼真的生成式AI技术绕过摄像头采集，实施攻击。这些挑战导致了模型性能出现瓶颈，传统的建模方法难以应对日益高明的AI欺诈手段。 为应对这些挑战，王小东提出了基于大模型的多模态智能风控解决方案。大模型结合了自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）的能力，可以对结构化和非结构化的数据进行分析处理。生成式大模型主要进行文本、视频、图像的生成，而其他非生成式大模型则以概率输出，能够在金融领域参与策略决策和应用。通过融合这些技术，金融机构可以更好地识别和预防各种新型风险。 文章中提到了一系列具体应用案例，包括身份证风控。不法分子利用各种手段对身份证进行造假，如脏污、字体造假、贴纸等，甚至进行拼接和人像替换，以绕过风控系统。此外，攻击手段还包括3D面具、电子头、AI换声等高技术含量的伪造行为。这些攻击手段的多样化和逼真性，使得金融机构必须提高其风控技术的水平。 在风控技术方案中，生成式大模型可以通过对话问答生成标签实现风控，而非生成式大模型则通过训练模型概率来实现。大模型结合小样本微调可以快速开发出针对性的风控策略。方案强调需要积累大量的正负样本，并且模型主干网络需要统一，而Head层可以不一致。 文章还探讨了大模型在金融风控中的可行性，提出将大模型与音视频通讯能力、智能客服、智能催收等多方面技术结合的可能性。例如，MaaS（Model as a Service）智能客服和智能营销能够提升客户服务效率，而RTC（Real-Time Communication）技术则可以实现实时风控。 金融风控正面临前所未有的挑战，而多模态智能风控方案的落地实践，特别是结合大模型的技术，提供了新的解决方案。这些方案不仅提高了模型性能，也拓宽了风控策略的应用范围。未来，金融风控技术将更加注重与人工智能技术的结合，以应对更加复杂和多变的风险挑战。

多模液芯光纤干涉的实验研究主要探讨了多模液芯光纤的一些基本性质，包括干涉条纹的最大可见度条件，并且提供了两种基于干涉传感的测量结果。本文所探讨的光学干涉传感技术是近年来发展迅猛的一个领域，它基于干涉原理，具有极高的灵敏度，因而受到了广泛关注。 文章指出单模光纤相较于多模光纤，在干涉条纹的产生和观察方面具有优势。单模光纤输出的光具有相同的位相和振幅，这使得干涉条纹容易产生并且条纹清晰。然而，多模液芯光纤具有较大的芯径，这使得它们在与光源的耦合、干涉场的强度以及干涉条纹的观察方面具有优势，尽管它们的干涉条纹不如单模光纤的那样简单和清晰。 文章介绍了多模液芯光纤干涉的几个关键性质。基于电磁场理论，阶跃型多模光纤可以通过逐渐改变入射光束的角度来激发连续变化的模式（模带）。每一种模式具有不同的传模常数和延迟时间，而光纤的光线理论为较大的芯径光纤提供了简单明了的分析结果。例如，子午线的最小延迟时间对应于入射角度为0度，而最大延迟时间则对应于入射角度达到最大值。 进一步，文章探讨了如何获得双光路液芯光纤干涉的最大条纹可见度。通过使用自制的液芯光纤和He-Ne激光器作为相干光源，并采用特定的干涉装置进行实验，得出了不同入射光强和不同背景下的最大干涉条纹可见度。实验表明，应选择模变换系数小的光纤以获得高质量的干涉条纹。 文章还讨论了多模光纤干涉的特性，特别是模带的特性，以及如何通过选择具有窄模带的高质量光纤以获得清晰的干涉条纹。这一特性对于多模光纤传感技术尤其重要。由于多模光纤输出的光不是一个模，而是一个模带，因此在多模光纤传感中应选择模变换系数小的光纤，以保证干涉条纹的质量。 另外，文章强调了模变换系数对多模光纤干涉的影响。模变换系数较小的光纤在多模光纤干涉传感中具有更多的优越性，如保偏性好，便于精确测量等。这为多模光纤干涉传感的研究提供了重要的理论基础和实验指导。 文章还提供了一些实验数据和图表来支持其理论分析和结论。这些数据显示了不同实验条件下如何通过改变入射角度和光纤长度来恢复最大条纹可见度，以及如何通过实验装置和实际操作来实现对干涉条纹可见度的精确控制和测量。 综合来看，多模液芯光纤干涉的实验研究不仅为多模光纤干涉传感提供了理论上的分析框架，而且通过一系列实验验证了相关理论和方法的可行性。这些研究结果对于光纤传感技术的发展具有重要意义，特别是在需要高灵敏度和高质量干涉条纹观测的应用场景中。通过持续的研究和探索，多模液芯光纤干涉技术有望在未来得到进一步的发展和应用。