Hva er multimodal AI?
AI-systemer som kan prosessere og forstå flere typer input som tekst, bilder, lyd og video samtidig.
Definisjon
Multimodal AI refererer til AI-systemer som kan prosessere, forstå og generere innhold på tvers av flere modaliteter eller datatyper som tekst, bilder, lyd, video og andre sensordata samtidig.
Formål
Multimodal AI har som mål å skape mer naturlige og omfattende AI-interaksjoner ved å kombinere informasjon fra forskjellige kilder på samme måte som mennesker oppfatter verden.
Funksjon
Multimodal AI fungerer ved å bruke spesialiserte encoders for hver modalitet og deretter fusjonere representasjoner i et felles semantisk rom for integrert forståelse og generering.
Eksempel
AI som kan beskrive bilder med tekst, generere bilder fra tekstbeskrivelser (som DALL-E), eller forstå video sammen med lydspor og tale for fullstendig kontekstuell analyse.
Relatert
Multimodal AI er relatert til computer vision, natural language processing, cross-modal learning, sensorfusjon og embodied AI.
Vil du lære mer?
Hvis du er nysgjerrig på å lære mer om Multimodal - Multimodal, ta kontakt med meg på X. Jeg elsker å dele ideer, svare på spørsmål og diskutere nysgjerrigheter om disse temaene, så ikke nøl med å stikke innom. Vi sees!
Hva betyr LeSS?
Large Scale Scrum (LeSS) er et rammeverk for å skalere Scrum til flere team...
Hva er kontekst i AI-sammenheng?
Context (Kontekst) i AI refererer til bakgrunnsinformasjon, situasjonsdata...
Hva er embeddings i AI?
Embeddings (Innbydninger) er numeriske vektorrepresentasjoner av data som t...