多模态大模型落地探讨：视频、游戏与AIGC的应用前景

AI资讯
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4月14日直播预告：多模态大模型如何落地视频、游戏、AIGC？腾讯、快手、上海交大专家解读技术挑战与应用前景。

原文标题：视频、游戏、AIGC全都要！多模态大模型如何玩转落地？| 直播预告

原文作者：AI前线

冷月清谈：

本次直播邀请了上海交通大学副教授赵波、快手快意多模态模型算法负责人高欢以及腾讯混元专家研究员邵帅，共同探讨多模态大模型的技术挑战与业务落地。直播聚焦多模态大模型的热点方向，深入分析其发展趋势与关键应用场景，由来自腾讯、快手、上海交大的专家解读视频理解与多模态生成的最新成果。此外，直播还将剖析多模态数据在质量和规模上面临的挑战，并为行业提供可行的解决方案。

怜星夜思：

1、多模态大模型在视频、游戏和AIGC领域分别有哪些独特的应用场景和技术难点？
2、目前多模态大模型在数据质量和规模方面存在哪些瓶颈，有哪些创新的方法可以有效提升数据质量并扩大数据规模？
3、如果让你选择一个多模态大模型落地的应用方向，你会选择哪个？为什么？

原文内容

本期直播邀请上海交通大学副教授赵波、快手快意多模态模型算法负责人高欢以及腾讯混元专家研究员邵帅，带你从技术挑战到业务落地，全方位探讨多模态大模型的那些‘真相’！

直播介绍
直播时间

4 月 14 日  20:00-21:30

直播主题

视频、游戏、AIGC 全都要！多模态大模型怎么落地？

直播参与嘉宾

主持人：

赵波 上海交通大学 / 人工智能学院 副教授

嘉宾：

  • 高欢 快手 / 快意多模态模型算法负责人

  • 邵帅 腾讯混元 / 专家研究员

直播亮点

  • 聚焦多模态大模型热点方向，深入探讨当前多模态大模型的发展趋势与关键应用场景

  • 一线专家倾情分享，腾讯、快手、上海交大权威嘉宾解读视频理解与多模态生成的最新成果

  • 破解数据瓶颈，推动产业落地，剖析多模态数据质量与规模挑战，提出可行的行业解决方案

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的确，多模态大模型在不同领域的应用各有侧重。视频理解需要精准的内容分析，游戏则强调交互性和沉浸感，AIGC则侧重于创造性和多样性。技术难点方面，视频处理面临长视频的计算压力，游戏需要考虑实时渲染和低延迟，AIGC则需要在生成高质量内容的同时，保证生成过程的可控性。

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我选AIGC，感觉这个方向最能发挥多模态的优势，而且想象空间巨大，说不定哪天就能做出个爆款应用。

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关于数据，简单说两句。多模态大模型训练，数据是燃料。现在的问题是，高质量的燃料不好找！清洗、标注成本太高，而且不同模态的数据对齐也是个麻烦事。我了解到的，现在学术界和工业界都在探索一些新的方法，比如自监督学习，利用海量无标注数据进行预训练；还有就是数据增强，通过一些技巧，让有限的数据发挥更大的作用。另外，合成数据也是一个方向，但合成数据的质量需要保证。

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这题我会！如果让我选，我肯定选医疗方向。多模态大模型能结合病人的影像资料、病例、甚至基因数据，辅助医生进行诊断和治疗。你想想，如果AI能更准确地识别肿瘤，或者预测药物的疗效，那得拯救多少生命啊！虽然这个方向的门槛很高，伦理问题也很多，但是我觉得很有意义。

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数据这块，感觉清洗和标注永远是个头疼的问题。多模态数据更复杂，不同模态之间还要对齐。我听说现在有些自监督学习的方法，不知道能不能缓解一下数据依赖。

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我个人觉得，视频领域可能更侧重于内容理解和智能剪辑，游戏的话或许能实现更智能的NPC和场景生成，AIGC就不用说了，各种创意内容都能搞。但每个领域的技术难点肯定不一样，视频可能需要解决长时序依赖问题，游戏对实时性要求高，AIGC则需要保证内容的多样性和质量。

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谢邀，人在实验室刚下飞船。多模态大模型在视频、游戏、AIGC三个方向的应用，本质上都是利用模型对不同模态数据（图像、文本、音频等）的关联和生成能力。视频方面，可以做智能拆条、自动配乐；游戏方面，生成式AI可以大幅降低美术成本，比如用AI辅助生成场景、角色，甚至根据玩家行为动态生成剧情；AIGC，懂得都懂，现在各种AI绘画、AI写作，背后都是多模态大模型在发力。当然，这三个方向也都面临各自的挑战，比如视频的内容理解，游戏的实时性和互动性，AIGC的可控性等等。总之，未来可期！

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数据质量确实是多模态大模型的关键。当前的瓶颈主要在于数据噪声、模态缺失以及标注成本高昂。提升数据质量方面，可以尝试使用弱监督学习、主动学习等方法，降低标注成本。扩大数据规模方面，可以考虑使用数据增强技术、合成数据等方法。

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我会选择智能助理方向。原因很简单，它可以真正地改变人们的生活方式，提供更加个性化和智能化的服务。例如，一个智能助理可以根据用户的语音指令，自动控制家居设备、安排日程、提供新闻信息等等。而多模态大模型能够理解用户的意图，并根据用户的偏好进行响应，从而提供更加自然和高效的交互体验。