3.1 多模态的数据表达 多模态数据的最大挑战是以一种方式总结来自多个模态（或视图）的信息，以便综合使用互补信息，同时过滤掉冗余的模态部分。...由于数据的异质性，一些挑战自然而然地出现，包括不同类型的噪声、模态（或视图）的对齐以及处理缺失数据的技术。目前，主要有两种的方法来完成多模态表达：联合表达和协调表达。...这种方法对根本上非常不同并且可能不适用于联合空间的形式更有用。由于自然界中形式的多样性，协调表达在多模态表示领域中比联合表达具有巨大优势，使用约束进行协调是一种强大的方法。...另外，通过递归模型，可以在每个时间步融合模态的不同视图，最终使用联合表示完成手头的任务（如分类，回归等）。 对于所有模态在推断时都存在的任务，联合表达更适合。...主要有两种类型的多模态对齐：- 显式对齐 ：其目标是找到模态之间的对应关系，并对同一事件的不同模态数据进行对齐。例如：将语音信号与转录对齐。
但是，仍然存在有许多困难，例如算法的可扩展性，语言模型的输入限制（仅文本模态以及输入长度限制），使其大语言模型无法在实际运用的推荐系统中有效提供帮助。...，并且利用最大化互信息的方式将文本信号和来自于图神经网络的协同信号增强对齐，从而有效促进算法学习到的表征质量。...准确提炼用户/商品文本画像 为了获得文本信号表征，我们首先需要拥有文本模态上对于用户和商品的准确画像描述，其需要是无偏差的，从而能够反应出用户和商品真实的偏好。...最后，我们利用先进的文本嵌入模型将文本画像转化为文本表征表征，上述过程的示意图如下（在论文的附录中，我们对生成过程进行了具体的案例描述） 对比式/生成式建模密度函数 密度函数的输出是一个实数，反应了输入的两个表征的之间的相似程度...对于该函数的建模越有效越精确，就可以更好的实现互信息最大化，从而实现协同信号表征和文本语义信号表征之间的对齐。 在本文中我们考虑两种不同的建模方法，从而实现了两种不同的对齐方式。
主干网络（Backbone Network）· 作为模型的核心，主干网络通常基于Transformer架构，用于进一步处理和融合来自不同模态的信息。...Image-Text Matching (ITM)MLM和MRP帮助多模态预训练模型学习图像和文本之间的细粒度相关性，而ITM 为多模态预训练模型提供在粗粒度水平上对齐的能力。...Cross-Modal Contrastive Learning (CMCL)CMCL旨在通过将匹配的图像文本对的嵌入点推在一起，同时将不匹配的图像文本对分开，在同一语义空间下学习通用视觉和语言表达。...MFN的输入是一个包含N个视图的多视图序列，每个视图的长度为t。例如，对于N = {1, v, a}，序列可以由语言、视频和音频组成。...第n个视图的输入数据去标注为:xn= [xtn: t≤t, xtn∈Rdxn]是第n个视图输入xn的输入维数。参考来源：(1) 组合主干网络带来目标检测新SOTA？
技巧 1：选择合适的输入框标签对齐码匠中标签根据标签与输入框的位置关系，可以设置位置和对齐方式：图片每种标签对齐都有自身的优点与局限性，根据不同的场景选择合适的标签对齐，能提高用户填写速度，同时还能降低信息填写时的错误率...以下为该研究中捕捉到的用户在填写三种对齐方式的表单时的眼动轨迹（圆圈越大，注视时间越长）：图片图片图片可以看到，在顶部左对齐的设计中，用户能够在单次视线移动中同时获取标签和输入字段，可以更快理解表单。...而左侧左对齐会迫使用户通过注视更大范围的屏幕空间获取信息，从而拖慢用户的反应速度。如果希望用户能快速扫描填写表单，那么标签顶部对齐是最佳选择。...注意对齐的一致性，所有标签在整个表单中都应该遵循相同的对齐方式。...如果文本输入框需要很长（例如：身份证、手机号和邮箱等），可以考虑将这些输入框纵向排布；如果所有输入都很长，只有一些是较短的输入（例如：居住的省、市和邮编），则可以将这些较短的输入压缩到同一行，再与其他输入框保持长度一致
最近，来自达特茅斯学院、不列颠哥伦比亚大学、斯坦福大学、密歇根大学和Google Deepmind联合提出了一种全新的训练范式，将多个语言模型放入模拟的社会环境中，通过互动的方式学习价值观。...SANDBOX：模拟人类社会 不同于有监督微调（SFT）预定义规则的传统做法，或是依赖基于人类反馈强化学习（RLHF）中的标量奖励，研究人员从人类学习驾驭社会规范的方式中获得灵感，模拟人类经验学习和迭代完善的过程...非常小的模型也能提供令人满意的对齐性能 对没有对齐和有对齐训练模型的对比结果表明，对齐训练主要增强了模型以较少的交互实现较高对齐度的能力，在现实世界的应用中也是至关重要的考虑因素，因为用户期望立即得到社会性的对齐反应...对比信号来自于同一mini-batch中的低评分回复，而非孪生网络或shifted embedding，需要SANDBOX中记录数据的互动性才能使对比学习更有效地发挥作用。 2....与hinge损失或triplet损失中通常采用的固定差值相比，稳定对齐算法在每个小batch中根据评分的不同动态调节差值。
然后，作者将来自不同专家的所有视频特征送入到一个自注意力层，以增强基于跨模态关系的特征。输出的视频特征和文本特征被分配到一组聚类中心，这些聚类中心在文本编码和视频编码之间共享。...BERT模型 image.png 与框架中的其他模块以端到端的方式进行了优化。它提供了强大的文本建模能力。与视频编码不同，文本的全局特征与后续T2VLAD模块的局部表示联合提取。 3.4....image.png 这些特征包含有关输入句子和视频的丰富信息。 然而，这两类特征之间的直接比较是不可行的，因为它们没有很好地对齐。此外，局部视频特征来自不同的模态。域gap增加了局部对齐的难度。...直观地说，如果能够选择并聚合同一主题的局部文本特征和视频特征，然后在比较他们的相似度，测量将变得更加精确。...Comparison to State-of-the-art MSRVTT 上表展示了本文方法在MSRVTT数据集上和SOTA方法的对比，可以看出，本文方法在不同的数据划分下，能够以很大的优势超越MMT
为了解决这些问题，作者引入了金字塔CLIP（PyramidCLIP），它构建了一个具有不同语义层次的输入金字塔，并通过层次内语义对齐（intra-level semantics alignment）和跨层次关系对齐...PyramidCLIP在双流网络的两侧构造了一个具有不同语义级别的输入金字塔，即图像中的全局图像，局部图像区域以及图像中显著实例的特征，用于视觉建模; 用于语言建模的原始标题和文本摘要。...在训练过程中，对于每个图像-文本对 图片 ，通过不同比率的随机裁剪将图像I转换为两个视图，即局部视图L和全局视图G，并将文本T输入摘要提取器，以生成具有更高语义的文本摘要 图片 。...因此，作者在双流网络的两侧构造一个具有多级语义的输入金字塔，然后在同一语义层次内对齐图像和文本。具体而言，图像I通过两种不同比率的随机crop转换为全局视图G和局部视图L。...Fine-grained Local Contrast 由于全局视图G与上述文本摘要 图片 的对齐相对粗糙，因此在很大程度上丢弃了细粒度信息。直观地说，图像子区域可以与标题的某些描述对齐。
Value 1风格显示一个左对齐的标题和同一行中右对齐的较轻字体的子标题。 Value 2（UITableViewCellStyleValue2）。...Value 2风格以蓝色字体显示右对齐的标题，紧跟着同一行显示左对齐的黑色字体子标题。图片在这种风格中不太适合。 在Value 2的布局中，文本间清爽的垂直边缘帮助用户专注于详细文本的第一个单词。...而是立即用文本数据填成屏幕上的行然后当复杂的数据获取之后——比如图片——再显示它们。这个技术可以立马给用户有用的信息并且提高了你app的响应能力。 在等待新数据到达时考虑显示旧数据。...文本截断在所有表单元格风格中都是自动的，但是根据你使用的单元格风格和截断发生的位置会造成不同的问题。 不要将索引和显示在表右边界的表视图元素结合在一起。...显示在表右边界的表视图元素——比如扩展指示器——会干扰到索引。 如果你想要用非标准的方式布局你的表单元格，创建自定义的单元格风格。创建自定义的表单元格风格会比标准的要更好。
引言 在人工智能的研究中，如何使不同模态的数据（如图像、文本、音频等）以及不同领域的数据（如不同风格的图像或不同语言的文本）在共享的表示空间中进行有效的对齐，是一个极具挑战性的课题。...跨模态对齐的目的是通过设计模型，使得来自不同模态的输入能够在一个公共表示空间中表达。这样，来自不同模态的信息就可以被处理、对比和结合，进而提升下游任务的表现。 什么是跨领域学习？...跨领域学习指的是在模型在源领域（Source Domain）上训练的基础上，将其泛化或迁移到目标领域（Target Domain）中。常见的应用场景包括不同风格的图像迁移、不同语言的翻译等。 1....跨模态对齐的理论基础 1.1 多模态数据的挑战 在实际应用中，数据可能以不同的模态出现，例如图像、文本、音频等。这些模态之间存在着显著的差异。...为了对齐这些不同的模态，我们需要找到一个公共的表示空间（Common Latent Space），并将来自不同模态的输入映射到这个空间。
该数据集包括从英语到葡萄牙语和普通话两种区域变体的专业翻译。选择源文档是为了能够对感兴趣的现象进行详细分析，包括词汇上不同的术语和干扰项。...ControlNet 以端到端的方式学习特定于任务的条件，即使训练数据集很小 (在个人设备上训练模型。...我们的主要见解是，通过欠拟合来自给定领域的大量概念，我们可以提高泛化能力并创建一个更适合快速添加来自同一领域的新概念的模型。...具体来说，我们采用了两个组件：首先，一个编码器，它将来自给定域的目标概念的单个图像作为输入，例如一个特定的面孔，并学习将其映射到表示该概念的词嵌入中。...然而，当前的文本到图像模型通常会生成与文本提示不充分对齐的图像。我们提出了一种使用人类反馈来对齐此类模型的微调方法，包括三个阶段。首先，我们从一组不同的文本提示中收集评估模型输出对齐的人类反馈。
屏幕上需要阅读的文字应该越少越好，可以尝试编写一个标题并且避免添加额外的信息。因为单字标题很少会提供有用的信息，所以可以考虑以问问题或使用短句的方式，尽可能的将标题保留在同一行上。...子标题模式：同一行中，包含左对齐标题和标题下面的左对齐文本。这种样式适用于视觉上相似的列表。而加上子标题有利于区分行与行。 ? 右侧子标题：左对齐标题，右对齐子标题，位于同一行。...文本视图可以是任何高度，并可以通过滚动的方式显示额外的内容。 默认情况下，文本视图中的文本是左对齐的，并使用黑色的系统字体。如果文本视图可编辑，则在视图内部点击时，屏幕下方会弹出键盘。 ?...虽然你可以使用各种类型的字体、颜色以及对齐方式，但必须保持内容的可读性。采用动态类型文本是个好办法，这样如果用户在设备上更改文字大小，你的文本内容仍然会有友好的体验。...还应该在启用了辅助功能选项（例如粗体文本）的情况下测试内容单显示情况。 显示恰当的键盘类型。iOS提供了几种不同的键盘类型，每种键盘都对应着一种具体的输入方式。
通过这些步骤，论文成功地展示了其框架在多个任务上的应用，包括零样本分类、图像和文本检索，以及新视图的生成。...为了解决这个问题，我们提出了 DiffuRank，这是一种利用预训练的文本到 3D 模型来评估 3D 对象与其 2D 渲染视图之间的对齐方式的方法，其中高度对齐的视图紧密地代表了对象的特征。...评估字幕与3D对象的对齐：利用预训练的文本到3D扩散模型（如Shap·E），评估每个视图的字幕与3D对象特征之间的对齐程度。...生成最终字幕：将排名最高的视图（在论文中是前6个）输入到GPT4-Vision等视觉-语言模型中，生成最终的字幕。...首先，认识到来自不同来源的图像具有不同的属性，我们将 Mamba 块合并到两个 U 形网络中，呈现出一种以高效、独立和分层方式提取空间和光谱特征的新颖架构。
当前方法使用了不同的架构（见图2）和将对齐三维特征与LLM输入空间对齐的模块（见表1中的3D+LLM列）。...接受三维文本输入的模型通常使用两个独立的分支来对齐三维特征和文本（图2b）。一些研究[171, 172]采用单层普通 Transformer ，允许在特征对齐过程中三维物体特征相互关注。...通过多次重新表述输入文本及其相反视角的同义词，模型提高了跨视图接地能力。...在讨论第4.1节中的对齐模块时，使用了各种网络架构。值得注意的是，MultiPLY [24]采用了不同的线性层来对齐来自每种模态的特征。...Dream3D[330]利用显式的3D形状先验和文本到图像扩散模型，增强文本引导的3D合成。MVDream[331]采用了一种在少量样本数据上可训练的多视图一致扩散模型，用于个性化生成。
但是，在基本的CF模型中，没有具有特定语义的数据(如图像和文本)，因此，作者通过将用户和项目嵌入到潜在空间中来提取高级密集特征。通过这种方式，我们将来自不同领域的用户和项目映射到不同的潜在空间。...原因是这些嵌入被映射到橙色区域的不同的潜在空间，正负半轴分别编码恐怖和有趣，而在蓝色区域面临相反的情况。 为了解决这一差距，我们需要在同一空间中进行域适应，即对空间进行对齐，对嵌入进行对齐。...而在图(c)中，不同的类别通过扩展文本维度是可分离的。 对于域适应，我们使用连接的嵌入和文本特征作为域分类器的输入。在固定文本特征的同时，使用分类器对嵌入进行反向训练。...因此，如果对类别这样操作的话，文本特性应该是域不变的。也就是说，来自所有域的恐怖电影都映射到文本空间的负半轴上。...---- 总结 Highlight 1：本文提出了一种域自适应推荐方法(TDAR)，将嵌入内容对齐到相同的潜在空间中，极大地提高了稀疏数据集上的性能。在对齐空间和嵌入的工作上使用文本特性作为锚点。
图1 “ConTex-Human”可以在不同数据集上仅使用单视图来实现高保真纹理一致的自由视图人体渲染。...在指导的基础上，我们提出了一种深度和文本条件纹理一致的反向视图合成模块，该模块利用预先训练的深度条件稳定扩散模型，并比以前的方法合成了更详细的反向视图图像。...通过这些提议的操作，来自前视图图像的详细纹理可以同时转移到后视图，保持与前视图几何视图一致的后视图深度布局，并根据原始文本描述很好地对齐。...一种简单的方法是使用 ECON 中现有的法线估计器，从参考图像估计前视图和后视图的正常映射作为监督。然而，由于相机设置不同，估计的背视图法线和重建几何图形之间存在对齐问题。...结论 在本文中，我们介绍了一种用于单幅图像自由视图 3D 人体渲染的新框架。我们提出了一个纹理一致和高保真反向视图合成模块，该模块与输入参考图像很好地对齐。
和图像、视频、文本等数据不同，脑机接口中采集的脑电数据往往来自不同个体，个体之间的差异导致数据分布存在较大差异，传统机器学习算法较难进行跨用户学习；此外，单独为某个用户收集大量带标注数据不仅耗时，而且会影响用户体验...不同人之间对于同样的任务或者外在刺激存在不同的反应，但是对于同样的任务和同样的特征提取过程，迁移学习可以利用已有带标注数据辅助新用户学习，主要原理为对齐个体之间的分布差异，使得源用户中的模式或者知识能够迁移到新用户上...切空间上特征维度较高，可以通过特征变换进行分布的进一步对齐，因此在我们在切空间上提出了一种新的基于联合概率分布对齐和数据结构保持的知识迁移方法。...原始协方差矩阵(试验1、受试者1、MI2)和CA后的协方差矩阵使用不同的参考矩阵 下图显示了MI2中不同数据对齐方式前后将受试者2的数据迁移到受试者1的结果。在CA之前，源域和目标域的样本完全不重叠。...MEKT-R不仅使源域样本和目标域样本的总体分布一致，而且使来自两个域中同一类的样本接近，这将有利于分类。 ?
在发展过程中，多模态机器学习的研究也带来了计算、理论上的挑战，在融合多模态、智能体自主性，以及多传感器融合等应用场景下，还存在异构数据源等新兴的数据模式发现方法。...（2）原始模态融合，在早期阶段进行表征融合，只需要进行简单的预处理，甚至可以直接输入原始模态数据本身。 2....directed alignment），以有向方式将源模态中的元素与目标模态联系起来，可建立非对称连接模型； （3）图网络对齐（Graphical alignment），将无向或有向对齐中的顺序模式推广到元素之间的任意图结构中...外部知识 从定义组成和结构的研究中推导知识，其中知识通常来自特定任务数据集上的领域知识。...联合训练就是模型归纳的一个例子：在联合训练中，两种学习算法分别在数据的每个视图上进行训练，然后使用每种算法的预测对未标记的新示例进行伪标记，以扩大另一个视图的训练集，也就是说，信息是通过模型预测而不是共享表示空间在多个视图之间传递的
本文作者来自于中国科学院大学LAMP实验室，其中第一作者赵毓钟是中国科学院大学的2023级博士生，共同一作刘峰是中国科学院大学2020级直博生。他们的主要研究方向是视觉语言模型和视觉目标感知。...由于主流的预训练视觉语言模型（CLIP）只能接收均匀分辨率的输入，我们通过构造多个均匀分辨率的视图来模拟一幅动态分辨率图像。该图像在指代区域具有高分辨率，而在非指代区域低分辨率。具体流程如图 2 上。...由于裁剪、调整大小和 RoI-Align 引入的空间误差，这些区域嵌入在空间上并不对齐。...我们采用预训练的大语言模型 将区域表示 转换为语言描述。 图 4：双视图（n=2）DynRefer 模型在区域级多模态任务上的表现。在不同的插值系数 t 下, 。...当任务类型未知时，我们首先构建一组在不同插值系数 t 下的候选视图集合， 。从候选集中，通过贪婪搜索算法采样 n 个视图。
，来自图片和文本信息的语义，并且在不同的阶段对齐不同层次的语义，在大规模图片 - 文本对语料库上预训练的 MVPTR 模型在下游视觉 - 语言任务上取得了明显的进展，包括图片 - 文本检索、视觉语言问答...论文动机 视觉和语言是人类智能的两大重要体现，为了能协同处理来自视觉和文本的信息，近年来关于视觉 - 语言的多模态研究专注于从不同的任务出发去对齐视觉和语言的语义学习，比如图片文本检索、视觉语言问答（VQA...对于 MVPTR 的预训练，该研究设计在不同阶段设计了不同的自监督任务，来进行多层次的语义对齐。...MCR 遮盖概念恢复 在视觉编码器中，输入的视觉序列里包括了物体级的概念，以预测标签的方式。之前的代表性工作 Oscar 认为这样的概念可以作为锚点帮助对齐物体表示和词。...VSC 视觉语义对比学习 在输入跨模态编码器之前，MVPTR 通过 VSC 对齐两个模态编码器的语义空间，其具体的做法类似于 CLIP 和 ALBEF 中的训练方式，在全局层次上粗粒度地对齐图片和文本。
由于预训练模型的通用性，在以上3个方面均有所不足，而通过 instruction learning 的方式可以一定程度上激发模型的泛化能力，但是不能很好地对齐人类偏好，因此就有了 RLHF 的方法。...为此，研究者收集了 1000 个 prompt 和回答的数据集，其中输出 (回答) 在风格上一致，但输入 (prompt) 是不同的。他们想找出一种有帮助的、AI 助手风格的输出。...具有相同色系但不同色调的点，对应于来自同一任务但来自不同数据集的数据，如 NLI 任务有 5 个数据集，因此有 5 种不同的色调。...对于自然语言推理（NLI）任务，得出了以下观察结果： 如果只是为了优化特定任务的性能，仅在目标任务数据上微调的 LLM 模型很可能比在不同类型任务数据上微调的模型更优。...此外，在RAFT的实际实现中，可以使用批量推理和模型并行来加速数据收集。 在影评完成任务上测试该方法，即在 IMDB 数据集上的文本续写，并生成的文本具有积极的情感。
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