来源：DeepTech深科技
在近期一项研究中，武汉大学本科生、目前在上海人工智能实验室担任实习生的刘子煜和所在团队，针对视觉语言模型（CLIP，Contrastive Language-Image Pre-Training）和多模态大型语言模型（MLLMs，Multimodal Large Language Models），在处理细粒度识别任务上的局限性开展了一项研究。
据介绍，虽然 CLIP 模型在视觉-语言理解任务中表现出较好的灵活性和强大性能，但在面对包含大量类别或细粒度类别的数据集时，它的表现开始出现下滑。接下来，他们计划将这些技术融合到一个更智能的 Agent 系统中，并探索其在不同领域的应用潜力。
据介绍，这个系统的核心是高度的适应性和灵活性，它能够根据不同行业的特定需求进行调整和优化。
总的来说，课题组的主要目标是创建一个能够理解复杂用户查询和反馈的系统，进而提供高度个性化的响应和解决方案。
想象一下：一个能够精确理解用户需求并提供定制化建议的智能助手，无论是帮助顾客选择产品，协助医生解读医疗数据，还是为教育者提供个性化的教学方案。
未来，他们计划将这种智能 Agent 系统应用于诸如客户服务、内容创作、个性化教育、医疗咨询和企业决策支持等领域。
预计系统将通过分析大量数据，不仅能回应直接的查询，还能预见用户需求，提前带来有价值的信息和建议。
参考资料：
1.https://arxiv.org/pdf/2403.13805.pdf
运营/排版：何晨龙
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