Agent AI在多模态交互方面展现出巨大潜力，通过整合各类技术，在游戏、机器人、医疗等领域广泛应用。如游戏中优化NPC行为，机器人领域实现多模态操作等。然而，其面临数据隐私、偏见、可解释性等问题。未来，需加强技术创新，改进算法提升性能，解决伦理问题，推动跨领域融合，以实现Agent AI的持续发展，为社会带来更多积极影响。本文只对关键信息做了阐述，大佬的文档最好还是阅读下原文，原文信息更丰富。看不懂英文的小伙伴也不用着急，关注公众号后回复 李飞飞 获取第一手英文翻译稿，爽到飞起。 Agent AI，即智能体人工智能，是当前人工智能研究领域中的一个热门话题。它主要涉及到能够理解多种不同类型输入信息，并做出相应回应的系统。Agent AI的核心在于多模态交互能力，即不仅能够处理视觉、听觉等多种感官信息，还能理解语言、文本等抽象数据。这种交互模式是实现通用人工智能（AGI）的关键途径之一。 在游戏开发中，Agent AI被用来优化非玩家角色（NPC）的行为。它可以使NPC更加智能，能够根据玩家的行为和周围环境做出更加自然和复杂的反应。在机器人领域，Agent AI使得机器人可以借助视觉、听觉等多种感知方式，执行更复杂的操作任务。在医疗领域，Agent AI正被探索用于提高诊断准确性和治疗方案的个性化。 然而，Agent AI的发展并非没有挑战。数据隐私问题、模型偏见、结果的可解释性都是需要解决的关键难题。数据隐私问题需要确保在使用用户数据时，不会侵犯其隐私权；模型偏见是指AI系统可能会因为训练数据的偏差而产生不公平或错误的判断；而结果的可解释性则是指我们需要理解AI作出决策的原因，以增加人们对AI系统的信任。 为了推动Agent AI的进一步发展，必须强化技术创新，并改进算法以提升性能。同时，还需要解决伦理问题，确保AI的发展不会对社会产生负面影响。跨领域融合也是一个重要的发展方向，它将推动不同学科间的知识和技术交流，从而实现Agent AI的全面进步。 本文对Agent AI的研究和应用进行了综述，特别是对于其在多模态交互方面的探索。通过整合生成AI和多个独立数据源，Agent AI已经展现出了在物理世界中进行多模态理解的能力，并能在跨现实数据上进行训练，从而在物理世界和虚拟世界中都能得到应用。在这一过程中，Agent AI系统的总体概述被展示为能够在多个不同领域和应用中感知和行动，作为通向通用人工智能（AGI）的一条途径。 未来，Agent AI有望在虚拟现实或模拟场景中创建出能够与人类进行交互的智能体。这不仅将为人们带来全新的交互体验，也可能对整个人工智能领域的发展产生深远影响。通过本文的阐述，我们可以看到Agent AI的发展前景广阔，但同时也需要注意它在伦理和技术上所面临的挑战。 重要的是，我们应该意识到Agent AI不仅仅是技术的进步，更是人工智能在日常生活中应用的一个重要标志。随着技术的不断成熟，Agent AI可能会成为我们生活中不可或缺的一部分。因此，无论是在技术、伦理还是社会层面，我们都应做好充分的准备，以应对这一变革的到来。Agent AI的探索之旅充满希望，同时也充满了挑战，它需要我们每一个人的参与和支持。只有这样，我们才能确保技术的进步能够造福社会，而不仅仅是技术本身的发展。

有时我们需要来自 pdf 混合的样本，其中观察到 1 个以上的峰。 例如，用于分析非参数核密度估计方法的优劣。 通过使用拒绝方法，此函数从 N 个正态（高斯）分布的混合（平均和）生成随机数。 它还给出了混合概率密度函数 (pdf) 作为可选输出。 3个高斯分布生成的500个样本的例子如图所示，即通过以下命令： >> X = umgrn([-4 0 5],[1 2 1.5],500); >> 图； 历史（X）； 有关更多详细信息，请参阅“帮助 umgrn”。 作者： 1. Avan Suinesiaputra (avan.sp@gmail.com) 2. Fadillah Tala (fadil.tala@gmail.com)

【多模态大模型综述】 使用 gpt3.5 精细翻译，完美融合图片等内容 由微软7位华人研究员撰写，足足119页 它从目前已经完善的和还处于最前沿的两类多模态大模型研究方向出发，全面总结了五个具体研究主题： - 视觉理解 - 视觉生成 - 统一视觉模型 - LLM加持的多模态大模型 - 多模态 agent 本报告一共7位作者。 发起人和整体负责人为 Chunyuan Li。 他是微软雷德蒙德首席研究员，博士毕业于杜克大学，最近研究兴趣为 CV 和 NLP 中的大规模预训练。 他负责了开头介绍和结尾总结以及“利用 LLM 训练的多模态大模型”这章的撰写。 核心作者一共 4位： Zhe Gan Zhengyuan Yang Jianwei Yang Linjie Li 他们分别负责了剩下四个主题章节的撰写。

3D box经典论文-《Multimodal 3D Object Detection fromSimulated Pretraining》学习记录

数据融合matlab代码使用深度和惯性传感器的深度多级多模式（M2）融合进行人体动作识别的数据集和代码（最新发表在IEEE传感器杂志上） 从链接下载数据集： ImageFolders_KinectV2Dataset文件夹具有与Kinect V2数据集相关的所有图像。 要在Matlab上运行代码，请将文件夹“ ImageFolders_KinectV2Dataset”的所有子文件夹和matlab文件放置在同一Matlab的工作目录中。 运行Matlab文件“ FirstDeepFusionFramework.m”，以查看有关Kinect V2数据集上First融合框架准确性的结果。 类似地，运行Matlab文件“ ThirdDeepFusionFramework”，以查看有关Kinect V2数据集上的Third融合框架准确性的结果。 名称为“ XONet”的Matlab文件在Kinect V2数据集的图像文件夹上经过训练的CNN模型。 Inertial2SignalImages.m将原始惯性数据转换为图像。 引文 如果您发现提出的工作和对您的研究有用的代码，请引用以下论文。 @arti

单模态和跨模态检索任务 依存关系 我们建议对以下软件包使用Anaconda：Python 2.7， （> 0.1.12）， （> 1.12.1）， 朋克句子分词器： import nltk nltk . download () > d punkt 下载资料 在此示例中，我们使用MSCOCO图像标题作为数据集，对于单个模型（图像或文本），您只能使用图像/文本作为训练数据，皮质模态检索与单个模态检索共享相同的框架。 您可以从MSCOCO图像字幕网站下载数据，或从和下载预先计算的图像功能。 要使用完整的图像编码器，请在，和从其原始来源下载图像。 wget http://www.cs.toronto.edu/~faghri/vsepp/vocab.tar wget http://www.cs.toronto.edu/~faghri/vsepp/data.tar wget http:/

SHREC 15 Track 3D Object Retrieval with Multimodal Views 比赛结果-附件资源

Multimodal videoclassificationwithstacked contractiveautoencoders

考虑多级车辆，公共交通和停车场的多模式动态交通分配的一般公式 由马威和Xidong Pi（AlanPi1992）实施，在卡内基梅隆大学土木和环境工程专业的肖恩钱的建议下进行。 要求 cvxopt 1.1.9 numpy的1.14.2 MNMAPI：MNMAPI是MAC在CMU中开发的流量模拟库，请参阅和 MNM_mcnb：MNMAPI的文件夹接口，请参考 指示 请克隆整个存储库，然后使用jupyter notebook运行Runner.ipynb。 实验 要在exp_config.py中检查实验的详细信息，请参阅该论文。 档案规格 src / exp_config.py：论文中的实验设置 src / gp.py：渐变投影方法 src / models.py：多模式DUE的实现 src / runner.ipynb：运行MMDUE的脚本 img / .：本文中使用的想象 data /

RIFT-multimodal-image-matching-main.zip