检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2024年第11期51卷 15-22页

作者：武成龙胡明昊廖劲智杨慧赵翔国防科技大学大数据与决策实验室长沙410073 军事科学院信息研究中心北京100036 国防大学军事管理学院北京100000 中国电子科技集团公司第三十研究所成都610041

近年来,社交媒体因其开放性和便捷性,为虚假信息的扩散和泛滥提供了温床。相较于单模态虚假信息,多模态虚假信息通过融合文本和图片等多种信息形式,创造出更具迷惑性的虚假内容,造成更深远的影响。现有的多模态虚假信息识别方法大多基... 详细信息

近年来,社交媒体因其开放性和便捷性,为虚假信息的扩散和泛滥提供了温床。相较于单模态虚假信息,多模态虚假信息通过融合文本和图片等多种信息形式,创造出更具迷惑性的虚假内容,造成更深远的影响。现有的多模态虚假信息识别方法大多基于小模型,而多模态大模型的快速发展为多模态虚假信息的识别提供了新思路。然而,这些模型通常参数众多、计算资源消耗大,无法直接部署在计算和能量资源受限的场景中。为了解决以上问题,提出一种基于多模态大模型Long-CLIP的多模态虚假信息识别模型。该模型能够处理长文本,关注更多粗粒度和细粒度细节。同时,利用高效多粒度分层剪枝进行模型压缩,得到一个更加轻量化的多模态虚假信息识别模型,以适应资源受限场景。最后,在微博数据集上,通过与微调前后的当前流行的多模态大模型和其他剪枝方法进行对比,验证了该模型的有效性。结果显示,基于Long-CLIP的多模态虚假信息识别模型在模型参数和推理时间方面远少于当前流行的多模态大模型,但检测效果更佳。模型压缩后,在检测效果仅下降0.01的情况下,模型参数减少50%,推理时间减少1.92s。

关键词：虚假信息识别多模态大模型资源受限模型压缩剪枝

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基于知识增强的视觉问答方法研究

基于知识增强的视觉问答方法研究

引用

作者：李立权杭州电子科技大学

学位级别：硕士

基于知识的视觉问答首先需要依据图像和问题检索相关知识,然后,基于检索到的知识推理出答案,该任务包括知识检索和答案推理两个阶段。检索知识的质量和答案推理策略的设计对模型的性能有着重要影响。目前,基于知识的视觉问答方法研究存... 详细信息

基于知识的视觉问答首先需要依据图像和问题检索相关知识,然后,基于检索到的知识推理出答案,该任务包括知识检索和答案推理两个阶段。检索知识的质量和答案推理策略的设计对模型的性能有着重要影响。目前,基于知识的视觉问答方法研究存在两个难点:1)在知识检索阶段,传统方法依据检索知识的来源可分为单源知识检索和多源知识检索。然而,这两种方法都存在一定的局限性。单源知识信息不完整且内容单一,多源知识存在结构差异且信息冗余。因此,如何检索高质量多源知识是基于知识的视觉问答任务面临的一个难点;2)在答案推理阶段,基于检索的知识,传统方法会训练一个用于答案推理的阅读器模型。然而,这类基于阅读器的方法不具备可解释性和推理能力。阅读器的表现类似黑盒,无法展示具体的答案推理过程。此外,推理能力的缺乏会导致阅读器易受低质量检索知识的干扰。因此,如何设计一个具备推理能力和可解释性的答案推理策略是基于知识的视觉问答任务面临的另一个难点。针对上述两个难点,本文提出以下两个解决方法。针对检索高质量多源知识问题,本文提出了基于多源知识协同增强的视觉问答方法。该方法引入了三种高质量外部知识:谷歌搜索知识、视觉问答模型知识和多模态大模型知识。谷歌搜索知识经过谷歌搜索引擎的粗粒度检索和视觉文本检索器的细粒度检索获得,具备高度相关性。视觉问答模型知识表述精简,为后续的答案推理提供了初步方向。多模态大模型知识则具备逻辑性和可解释性。三者皆为高质量的外部知识,其结构统一、互为补充且信息冗余少。针对设计具备推理能力和可解释性的答案推理策略问题,本文提出了基于多专家混合知识增强的视觉问答方法。该方法分为专家知识生成阶段和专家知识评估阶段,专家知识的生成和评估分别对应知识检索和答案推理。该方法以专家知识为依据,在答案推理中引入了多模态大模型。该方法通过思维链的方式让多模态大模型逐步的评估各个专家知识的合理性并选择最佳答案。整个过程具备显示的推理路径并有效的提高了模型的性能和可解释性。在基于知识的视觉问答任务的基准数据集中,本文进行了充分的消融实验,验证了上述两种方法的有效性。在与当前主流方法的对比中,本文的方法展示出了优越性。

关键词：视觉问答知识检索思维链多模态大模型

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医学大语言模型的应用现状与发展趋势研究

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中国数字医学 2024年第8期19卷 1-7,13页

作者：刘泓泽王耀国唐圣晟胡振生杨瑞周毅中山大学中山医学院广州510080 新疆医科大学公共卫生学院

综述了大语言模型在医学领域的研究进展、应用现状、面临的挑战及未来发展方向。文章梳理了大语言模型的概念和发展历程,概述了其在医学领域应用的技术原理,在医疗实践、医学教育等场景中的应用情况,探讨了医学大语言模型的未来发展方向... 详细信息

综述了大语言模型在医学领域的研究进展、应用现状、面临的挑战及未来发展方向。文章梳理了大语言模型的概念和发展历程,概述了其在医学领域应用的技术原理,在医疗实践、医学教育等场景中的应用情况,探讨了医学大语言模型的未来发展方向,及其面临的隐私和安全问题、数据集规模等挑战。

关键词：医学大语言模型生成式人工智能多模态大模型

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“央视听媒体大模型”在体育赛事报道中的应用研究

引用

现代电视技术 2024年第10期 14-17,22页

作者：赵建军沈世一中央广播电视总台

本文探讨了“央视听媒体大模型”在2024年成都汤尤杯和巴黎奥运会中的应用,通过技战术分析、AIGC技术和智能编辑功能,提升赛事转播质量和观众体验,展示了AI在体育赛事报道中的巨大潜力和未来发展方向。

关键词：人工智能体育赛事转播多模态大模型技战术分析

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主流媒体AI Agent——下一代智能全媒体生产传播体系的锚点

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中国传媒科技 2024年第11期 13-17页

作者：蔡津津新华社媒体融合生产与技术系统国家重点实验室北京100083

【目的】AI Agent成为突破人工智能应用瓶颈、赋能生产力并通往通用人工智能的必由之路,其自主性特征让人工智能进一步掌握了内容话语权和传播主导权,主流媒体需要寻找智能时代发挥主渠道、主阵地的方式,明确智能全媒体生产传播体系的... 详细信息

【目的】AI Agent成为突破人工智能应用瓶颈、赋能生产力并通往通用人工智能的必由之路,其自主性特征让人工智能进一步掌握了内容话语权和传播主导权,主流媒体需要寻找智能时代发挥主渠道、主阵地的方式,明确智能全媒体生产传播体系的形态与主流媒体着力点。【方法】通过剖析AI Agent对于人工智能发展的意义与作用、分析AI Agent的特征及整体技术生态,对比全媒体生产传播体系的特征,形成对智能全媒体技术格局的构想,预测对主流媒体带来的冲击,结合人工智能的内生缺陷和初现苗头的风险挑战,定位主流媒体的机遇和新阵地。【结果】随着AI Agent贯穿“策采编发”与内容服务转化全流程,主流媒体受到与用户失联、对内容失控、在传播中失声、在主阵地中失位的冲击,但人工智能内生缺陷导致的风险,也为主流媒体带来了机遇和新阵地。【结论】主流媒体需要转变思路,锚定AI Agent供给侧,用主流价值引导人工智能,开辟可信内容秩序守护者、健康内容生态促进者、内容空间安全治理者、社会理性稳定舆论引导者、智能内容空间交流合作普惠者五大智能时代主阵地。

关键词： AI Agent 新质生产力主流媒体多模态大模型生成式人工智能舆论引导

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