本研究评估了先进多模态基础模型在 10 个数据集上的多样本上下文学习，揭示了持续的性能提升。批量查询显著降低了每个示例的延迟和推理成本而不牺牲性能。这些发现表明：利用大量演示示例可以快速适应新任务和新领域，而无需传统的微调。
前段时间，随着 GPT-4o、Sora 的陆续问世，多模态模型在生成式方面取得的成绩无可否认，而人工智能的下一个革命性突破将从何处涌现，引起了大量学者和相关人士的关注。
只用强化学习来微调，无需人类反馈，就能让多模态大模型学会做决策！
近日，又一惊人结论登上Hacker News热榜：没有指数级数据，就没有Zero-shot！多模态模型被扒实际上没有什么泛化能力，生成式AI的未来面临严峻挑战。
杀疯了！一夜之间，全球最强端侧多模态模型再次刷新，仅用8B参数，击败了多模态巨无霸Gemini Pro、GPT-4V。而且，其OCR长难图识别刷新SOTA，图像编码速度暴涨150倍。这是国产头部大模型公司献给开发者们最浪漫的520礼物。
5月14日凌晨，OpenAI终于发布了Sam Altman提前造势的“Magic（魔法）”，主要包括三个重点发布，ChatGPT新UI、桌面版GPT、以及最重要的，新的多模态模型GPT-4o。
2023-2024年，以 GPT-4V、Gemini、Claude、LLaVA 为代表的多模态大模型（Multimodal LLMs）已经在文本和图像等多模态内容处理方面表现出了空前的能力，成为技术新浪潮。
多模态 AI 系统的特点在于能够处理和学习包括自然语言、视觉、音频等各种类型的数据，从而指导其行为决策。近期，将视觉数据纳入大型语言模型 (如 GPT-4V) 的研究取得了重要进展，但如何有效地将图像信息转化为 AI 系统的可执行动作仍面临挑战。
最近，一家名为 Reka 的初创公司发布了一款多模态语言模型——Reka Core，这是他们自2022 年成立以来第三款模型。
近期，多模态大模型 (MLLM) 在文本中心的 VQA 领域取得了显著进展，尤其是多个闭源模型，例如：GPT4V 和 Gemini，甚至在某些方面展现了超越人类能力的表现。
