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在ChatGPT和GPT-4发布后,对于OpenAI的关注度持续提升。GPT-4具备强大的文本和图像处理功能,而未来的GPT-5将在多模态理解方面表现更加出色,甚至能加入音频和视频的处理服务。未来多模态有望在机器人视觉领域得到广泛应用,输入输出将包括3D模型,有望赋能机器人感知、规控和仿真能力,也有望提高3D模型生产效率,助力游戏内容与元宇宙构造。多模态AI模型有望具备与真实所有输入交互的能力,提升人形机器人的能力,加速人形机器人加速普及。目前,虽然多模态GPT还未完全研发和应用,但类似的多模态大模型已经初显威力,吹响了多模态GPT的号角。
1.Meta SAM
Meta发布AI图像分割模型Segment Anything Model,该模型将自然语言处理领域的prompt范式引入计算机视觉领域,可以通过点击、框选和自动识别三种交互方式,实现的图像分割,突破性地提升了图像分割的效率。英伟达人工智能科学家 Jim Fan 表示:「对于 Meta 的这项研究,我认为是计算机视觉领域的 GPT-3 时刻之一。它已经了解了物体的一般概念,即使对于未知对象、不熟悉的场景(例如水下图像)和模棱两可的情况下也能进行很好的图像分割。重要的是,模型和数据都是开源的。恕我直言,Segment-Anything 已经把所有事情(分割)都做的很好了。」所以,SAM证明了多模态技术及其泛化能力,也为未来GPT向多模态方向发展提供指引。
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