GPT-4o是OpenAI的最新创新，代表了人工智能技术的前沿。它通过真正的多模态方法扩展了GPT-4的功能，包括文本、视觉和音频。GPT-4o以其快速、成本效益和普遍可访问性，革命性地改变了我们与AI技术的互动。它在文本理解、图像分析和语音识别方面表现出色，提供流畅直观的AI互动，适合从学术研究到特定行业需求的多种应用。
需求人群：
"GPT-4o适用于科技爱好者、开发者、企业、学者和研究人员以及广大公众。无论是参与自然对话、破译复杂文本还是识别语音中的细微情感线索，GPT-4o都能提供强大的支持，满足不同用户的需求。"
使用场景示例：
科技爱好者使用GPT-4o进行深度学习研究。
企业利用GPT-4o提高客户服务效率和质量。
学者和研究人员使用GPT-4o辅助复杂研究和教育计划。
产品特色：
多模态整合体验：全面AI互动，涵盖文本、图像和音频。
即时语音对话：能理解并适应对话情感语境的AI。
高级视觉识别：卓越的图像和文件分析精度。
包容性的可访问性：兼顾免费用户和付费订阅者的功能。
桌面应用体验：无需浏览器即可使用GPT-4o的所有高级功能。
API支持：为开发者提供构建下一代应用程序的能力。
使用教程：
1. 访问GPT4o.so，开始您的GPT-4o体验。
2. 根据个人或专业需求，选择适合的功能进行体验。
3. 下载ChatGPT桌面应用，享受无需浏览器的高级功能体验。
4. 利用GPT-4o API，开发者可以构建交互式和自适应的AI服务。
5. 根据具体应用场景，选择合适的语言和功能进行深入使用。
6. 享受GPT-4o带来的流畅直观的AI互动体验。
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专业的AI数字人平台，定制数字人专属IP，创造无限商业价值
怪兽智能全息舱是一个专业的AI数字人平台，致力于通过融合唤醒、语音识别、自然语音理解、虚拟人合成等AI核心技术，为用户提供多模态互动、业务办理、问题咨询、资讯播放、服务导览等服务。该平台提供智能硬件，包括业内领先的智能全息屏，以及虚拟人制作服务，帮助用户快速构建虚拟人应用产品。此外，怪兽智能全息舱还提供用户行为分析和AI多模态交互功能，以提升用户体验。该平台广泛应用于零售、文旅景区、服务型机构、政府和事业单位等场景。
自监督学习框架，用于音视觉语音处理
AV-HuBERT是一个自监督表示学习框架，专门用于音视觉语音处理。它在LRS3音视觉语音基准测试中实现了最先进的唇读、自动语音识别（ASR）和音视觉语音识别结果。该框架通过掩蔽多模态聚类预测来学习音视觉语音表示，并且提供了鲁棒的自监督音视觉语音识别。
雷鸟自主研发的AI语音助手
RayNeo AI是雷鸟自主研发的人工智能语音助手,集成了自然语言处理、语音识别、语音合成等核心技术,可实现自然语言交互、语音控制等功能。该产品已在雷鸟XR系列产品中进行内测,支持行程规划、天气查询、百科知识问答等服务,提升了产品的智能化水平。下一步,RayNeo AI计划推出视觉识别等多模态交互能力,实现更丰富的人机交互体验。
多模态和多任务模型训练框架
4M是一个用于训练多模态和多任务模型的框架，能够处理多种视觉任务，并且能够进行多模态条件生成。该模型通过实验分析展示了其在视觉任务上的通用性和可扩展性，为多模态学习在视觉和其他领域的进一步探索奠定了基础。
先进文本生成图像模型
Stable Diffusion 3是由Stability AI开发的最新文本生成图像模型，具有显著进步的图像保真度、多主体处理和文本匹配能力。利用多模态扩散变换器（MMDiT）架构，提供单独的图像和语言表示，支持API、下载和在线平台访问，适用于各种应用场景。
系统性调研生成式AI的提示技术
The Prompt Report 是一份系统性调研报告，专注于生成式人工智能（GenAI）的提示技术。它通过结合人类和机器的努力，从多个数据库中处理了4797条记录，提取出1565篇相关论文。报告提供了58种基于文本的技术，并补充了多模态和多语言技术的广泛集合。其目标是提供一个易于理解和实施的提示技术目录，并回顾了作为提示扩展的代理，包括评估输出和设计有助于安全性和安全性的提示的方法。此外，报告还应用提示技术在两个案例研究中进行了实践。
大型视频-语言模型，提供视觉问答和视频字幕生成。
VideoLLaMA2-7B是由DAMO-NLP-SG团队开发的多模态大型语言模型，专注于视频内容的理解和生成。该模型在视觉问答和视频字幕生成方面具有显著的性能，能够处理复杂的视频内容，并生成准确、自然的语言描述。它在空间-时间建模和音频理解方面进行了优化，为视频内容的智能分析和处理提供了强大的支持。
大型视频语言模型，提供视觉问答和视频字幕生成。
VideoLLaMA2-7B-Base 是由 DAMO-NLP-SG 开发的大型视频语言模型，专注于视频内容的理解与生成。该模型在视觉问答和视频字幕生成方面展现出卓越的性能，通过先进的空间时间建模和音频理解能力，为用户提供了一种新的视频内容分析工具。它基于 Transformer 架构，能够处理多模态数据，结合文本和视觉信息，生成准确且富有洞察力的输出。
大型视频语言模型，用于视觉问答和视频字幕生成。
VideoLLaMA2-7B-16F-Base是由DAMO-NLP-SG团队开发的大型视频语言模型，专注于视频问答（Visual Question Answering）和视频字幕生成。该模型结合了先进的空间-时间建模和音频理解能力，为多模态视频内容分析提供了强大的支持。它在视觉问答和视频字幕生成任务上展现出卓越的性能，能够处理复杂的视频内容并生成准确的描述和答案。
开创高保真、可控视频生成新领域。
Gen-3 Alpha 是 Runway 训练的一系列模型中的首个，它在新的基础设施上训练，专为大规模多模态训练而建。它在保真度、一致性和动作方面相较于 Gen-2 有重大改进，并朝着构建通用世界模型迈进了一步。该模型能够生成具有丰富动作、手势和情感的表达性人物角色，为叙事提供了新的机会。
多分辨率扩散变换器，支持中英文理解
HunyuanDiT-v1.1是由腾讯Hunyuan团队开发的一款多分辨率扩散变换模型，它具备精细的中英文理解能力。该模型通过精心设计的变换器结构、文本编码器和位置编码，结合从头开始构建的完整数据管道，实现数据的迭代优化。HunyuanDiT-v1.1能够执行多轮多模态对话，根据上下文生成和细化图像。经过50多名专业人类评估员的全面评估，HunyuanDiT-v1.1在中文到图像生成方面与其他开源模型相比，达到了新的最先进水平。
长视频理解基准测试
LVBench是一个专门设计用于长视频理解的基准测试，旨在推动多模态大型语言模型在理解数小时长视频方面的能力，这对于长期决策制定、深入电影评论和讨论、现场体育解说等实际应用至关重要。
一个交互式绘图应用，用于数学方程的绘制和计算。
AI Math Notes 是一个开源的交互式绘图应用程序，允许用户在画布上绘制数学方程。应用程序利用多模态大型语言模型（LLM）计算并显示结果。该应用程序使用Python开发，利用Tkinter库创建图形用户界面，使用PIL进行图像处理。灵感来源于Apple在2024年全球开发者大会（WWDC）上展示的'Math Notes'。
多模态语言模型的视觉推理工具
Visual Sketchpad 是一种为多模态大型语言模型（LLMs）提供视觉草图板和绘图工具的框架。它允许模型在进行规划和推理时，根据自己绘制的视觉工件进行操作。与以往使用文本作为推理步骤的方法不同，Visual Sketchpad 使模型能够使用线条、框、标记等更接近人类绘图方式的元素进行绘图，从而更好地促进推理。此外，它还可以在绘图过程中使用专家视觉模型，例如使用目标检测模型绘制边界框，或使用分割模型绘制掩码，以进一步提高视觉感知和推理能力。
多模态文本到图像生成模型
EMMA是一个基于最前沿的文本到图像扩散模型ELLA构建的新型图像生成模型，能够接受多模态提示，通过创新的多模态特征连接器设计，有效整合文本和补充模态信息。该模型通过冻结原始T2I扩散模型的所有参数，并仅调整一些额外层，揭示了预训练的T2I扩散模型可以秘密接受多模态提示的有趣特性。EMMA易于适应不同的现有框架，是生成个性化和上下文感知图像甚至视频的灵活有效工具。
一键部署您的私人Gemini应用
TalkWithGemini 是一款支持一键免费部署的跨平台应用，用户可以通过这个应用与 Gemini 模型进行交互，支持图片识别、语音对话等多模态交互方式，提高工作效率。
表情包视觉标注数据集
emo-visual-data 是一个公开的表情包视觉标注数据集，它通过使用 glm-4v 和 step-free-api 项目完成的视觉标注，收集了5329个表情包。这个数据集可以用于训练和测试多模态大模型，对于理解图像内容和文本描述之间的关系具有重要意义。
开源多模态预训练模型，具备中英双语对话能力。
GLM-4V-9B是智谱AI推出的新一代预训练模型，支持1120*1120高分辨率下的中英双语多轮对话，以及视觉理解能力。在多模态评测中，GLM-4V-9B展现出超越GPT-4-turbo-2024-04-09、Gemini 1.0 Pro、Qwen-VL-Max和Claude 3 Opus的卓越性能。
开源多语言多模态对话模型
GLM-4系列是智谱AI推出的新一代预训练模型，包括GLM-4-9B、GLM-4-9B-Chat、GLM-4-9B-Chat-1M和GLM-4V-9B。这些模型在语义理解、数学推理、代码执行等方面表现出色，支持多达26种语言，并具备网页浏览、代码执行等高级功能。GLM-4V-9B模型还具备高分辨率的视觉理解能力，适合多模态应用场景。
首个全面评估多模态大型语言模型在视频分析中的性能基准。
Video-MME是一个专注于多模态大型语言模型（MLLMs）在视频分析领域性能评估的基准测试。它填补了现有评估方法中对MLLMs处理连续视觉数据能力的空白，为研究者提供了一个高质量和全面的评估平台。该基准测试覆盖了不同长度的视频，并针对MLLMs的核心能力进行了评估。
将大型语言模型的编码能力转换为图像生成能力。
Omost是一个旨在将大型语言模型(LLM)的编码能力转化为图像生成（更准确地说是图像组合）能力的项目。它提供了基于Llama3和Phi3变体的预训练LLM模型，这些模型能够编写代码以使用Omost的虚拟Canvas代理来组合图像视觉内容。Canvas可以由特定的图像生成器实现来实际生成图像。Omost项目背后的技术包括Direct Preference Optimization (DPO)和OpenAI GPT4o的多模态能力。
基于llama3 8B的SOTA视觉模型
llama3v是一个基于Llama3 8B和siglip-so400m的SOTA（State of the Art，即最先进技术）视觉模型。它是一个开源的VLLM（视觉语言多模态学习模型），在Huggingface上提供模型权重，支持快速本地推理，并发布了推理代码。该模型结合了图像识别和文本生成，通过添加投影层将图像特征映射到LLaMA嵌入空间，以提高模型对图像的理解能力。
实时更新的多模态模型性能排行榜
OpenCompass多模态排行榜是一个实时更新的平台，用于评估和排名不同的多模态模型（VLMs）。它通过8个多模态基准测试来计算模型的平均得分，并提供详细的性能数据。该平台仅包含开源的VLMs或公开可用的APIs，旨在帮助研究人员和开发者了解当前多模态模型的最新进展和性能表现。
创新的多模态链式思维框架，提升视觉推理能力
Cantor是一个多模态链式思维(CoT)框架，它通过感知决策架构，将视觉上下文获取与逻辑推理相结合，解决复杂的视觉推理任务。Cantor首先作为一个决策生成器，整合视觉输入来分析图像和问题，确保与实际情境更紧密的对齐。此外，Cantor利用大型语言模型(MLLMs)的高级认知功能，作为多面专家，推导出更高层次的信息，增强CoT生成过程。Cantor在两个复杂的视觉推理数据集上进行了广泛的实验，证明了所提出框架的有效性，无需微调或真实理由，就显著提高了多模态CoT性能。
微软轻量级、先进的多模态模型，专注于文本和视觉的高质量推理密集数据。
Phi-3 Vision是一个轻量级、最先进的开放多模态模型，基于包括合成数据和经过筛选的公开可用网站在内的数据集构建，专注于文本和视觉的非常高质量的推理密集数据。该模型属于Phi-3模型家族，多模态版本支持128K上下文长度（以token计），经过严格的增强过程，结合了监督微调和直接偏好优化，以确保精确的指令遵循和强大的安全措施。
端侧可用的GPT-4V级多模态大模型
MiniCPM-Llama3-V 2.5 是 OpenBMB 项目中最新发布的端侧多模态大模型，具备8B参数量，支持超过30种语言的多模态交互，并在多模态综合性能上超越了多个商用闭源模型。该模型通过模型量化、CPU、NPU、编译优化等技术实现了高效的终端设备部署，具有优秀的OCR能力、可信行为以及多语言支持等特点。
第二代多模态预训练对话模型
CogVLM2是由清华大学团队开发的第二代多模态预训练对话模型，它在多个基准测试中取得了显著的改进，支持8K内容长度和1344*1344的图像分辨率。CogVLM2系列模型提供了支持中文和英文的开源版本，能够与一些非开源模型相媲美的性能。
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