多模態模型
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為何多數 AI 影片編輯時常出現惱人的閃爍與抖動？本文將深度解析 Everlyn-1 的核心穩定性技術，揭示其從 2D 像素思維躍遷至 3D 感知架構的革命性轉變。理解這項技術，你將明白 AI 影片的未來，為何關乎「控制」而非「運氣」。
Phi‑3 系列透過大量高品質與合成資料訓練，並結合 RLHF、對齊與自動測試，推出 3.8B 至 14B 的小模型與 4.2B 參數的多模態 Phi‑3‑Vision，在理解、推理、生成與圖像理解任務上表現突破，支援手機部署與低延遲場景。
隨著人工智慧技術的快速演進，Google 正式推出其最新旗艦模型 Gemini 2.5 Pro，宣稱這是迄今為止最先進、最具智慧的 AI 模型。作為 Gemini 2.5 家族的一員，這款模型內建「思考」與推理能力，能逐步處理複雜任務，提供更精確且具上下文感知的回應。
本文解析GPT-4o圖像生成的實用性、增強功能、照片理解與風格，以及當前的限制與安全性。從商業設計到教育應用，這項技術憑藉精準文字渲染、多輪生成與多樣化風格，成為創作者的強大助手。
Microsoft於2025年2月27日發布了Phi-4-multimodal，作為Phi系列的最新成員，Phi-4-multimodal以56億參數實現了文字、視覺與語音的統一處理，展現了小型語言模型（SLM）在高效能與低資源消耗間的驚人平衡。
Frost & Sullivan在研究市場趨勢、專利、投資等要素後，指出未來2-4年內有潛力對社會產生重大影響的人工智慧新興技術，包括多模態神經網路、可解釋人工智慧(XAI)及自主邊緣技術。本文分別針對這三種技術的定義、應用範疇、發展趨勢和代表性案例進行分析。
多模態資料與模型目前在人工智慧領域是主流話題之一。多模態對於醫學研究之所以重要，是因為它能夠提供疾病的全面觀點，從來自不同來源和類型的數據（如醫學影像、文字病歷、臨床數據與生理訊號等）結合起來，使得醫學偵測與診斷更加準確和全面。
大型語言模型(LLM)是基於深度學習的自然語言處理模型，而多模態模型(LMM)能處理多種資料型態。這些模型將對未來帶來重大改變。LLM 專注於理解和生成自然語言，LMM 能夠處理跨模態的內容，並整合多種資料的能力，有望成為未來趨勢。
今天分享長期觀察 AI 議題的 Martin Signoux 對2024年AI技術領域的觀點。他認為「大型語言模型」未來將不具備任何優勢，未來發展是「大型多模態模型」，而且在2024年的議題量將會超越「大型語言模型」，此觀點也受到楊立昆（Yann LeCuu）的認同。
