在研究进展与计算能力提升的双重驱动下，多模态大模型的发展正驶入快车道。随着模型不断进化，其变革AI应用的潜力日益凸显。未来，多模态大模型的重要发展方向之一是生成“文本-图像交织内容”——将文本描述与配套视觉元素深度融合，实现更全面的多模态内容理解与生成。此外，拓展多模态大模型的模态覆盖范围（整合更多类型的数据）将进一步增强其能力，使其能更灵活、更深入地与多媒体信息及现实世界环境交互，提升多感官领域

在深入探讨了生成式人工智能的各种技术类型之后，不难发现，这些技术已不仅仅是理论上的概念，而是真正进入了商业应用的现实场景中。从生成对抗网络（GANs）的创新性数据生成到变分自编码器（VAEs）在图像处理中的应用，从大模型如Transformer的语言处理能力到递归神经网络（RNNs）在序列数据中的应用，再到大型语言模型（LLMs）在内容创作和自动化编程中的突破，这些技术正在逐步塑造出全新的商业生态

生成式人工智能又名AIGC，是相对于PCG（专业生成内容）、UCG（用户生成内容）提出的又一概念。它善于从现有内容中学到的模式来创建新内容，包括文本、图像、音频、视频和3D交互内容等各种形式的内容和数据。中国信息通信研究院曾在《人工智能生成内容（AIGC）白皮书（2022年）》中发表观点，将AIGC的发展历程大致分为三个阶段，分别为早起萌芽阶段（1950-1990）、沉淀积累阶段（1990-201

在研究进展与计算能力提升的双重驱动下，多模态大模型的发展正驶入快车道。随着模型不断进化，其变革AI应用的潜力日益凸显。未来，多模态大模型的重要发展方向之一是生成“文本-图像交织内容”——将文本描述与配套视觉元素深度融合，实现更全面的多模态内容理解与生成。此外，拓展多模态大模型的模态覆盖范围（整合更多类型的数据）将进一步增强其能力，使其能更灵活、更深入地与多媒体信息及现实世界环境交互，提升多感官领域

大语言模型“幻觉”问题的根源与应对策略 大语言模型常表现出“时而天才，时而荒诞”的矛盾输出，这种“表面流畅但事实错误”的现象被称为“幻觉”。其根源包括：训练数据中的噪声与偏见、基于统计而非事实的文本预测机制、为取悦用户而编造的倾向、缺乏现实体验的符号处理、对错误前提的盲从，以及模型架构固有的创造性缺陷。 为减少幻觉，业界采用四大策略：检索增强生成（RAG）连接权威知识库确保事实依据；提示词工程通过

近日，由极客网和极客智库发起评选的《2023自动驾驶数据标注公司排行》榜单正式揭晓，曼孚科技凭借行业领先的产品技术方案以及良好的用户口碑极客榜单是由极客网和极客智库根据市场数据、用户口碑、经营财报等公开资料，基于大数据统计及相关领域专家、分析师意见综合评测而出，是业内最具公信力与含金量的榜单之一。此次登顶榜首，既体现了行业内外对曼孚科技产品服务的肯定与认可，也彰显了，在自动驾驶领域的应用价值与商业

要理解大模型标注，首先必须打破对传统数据标注的刻板印象。1.1 传统AI标注 vs. 大模型标注传统标注（监督学习）：好比教幼儿识图卡片。目标单一且明确：给一张图片打上“猫”或“狗”的标签，目的是训练一个能准确完成“图像分类”任务的模型。它是一种“一对一的映射”关系。大模型标注（基座模型调优）：好比培养一位博学的博士。目的不再是完成单一任务，而是塑造模型整体的“价值观”、“认知能力”、“沟通风格”

要理解大模型标注，首先必须打破对传统数据标注的刻板印象。1.1 传统AI标注 vs. 大模型标注传统标注（监督学习）：好比教幼儿识图卡片。目标单一且明确：给一张图片打上“猫”或“狗”的标签，目的是训练一个能准确完成“图像分类”任务的模型。它是一种“一对一的映射”关系。大模型标注（基座模型调优）：好比培养一位博学的博士。目的不再是完成单一任务，而是塑造模型整体的“价值观”、“认知能力”、“沟通风格”

多模态大模型（LMMs）正以前所未有的速度重塑我们对人工智能的想象边界。从流畅的图文对话到根据文字生成高清视频，其能力令人叹为观止。业界和公众的目光往往被其光芒四射的“才华”所吸引，却容易忽视一个根本性问题：这些模型的“卓越”表现，完全构筑在其训练数据的基础之上。而正是这个基础，存在着足以令巨人倾覆的致命弱点——数据偏见、内容幻觉以及评估体系的严重缺失。这并非无关紧要的瑕疵，而是模型“阿喀琉斯之踵

多模态大模型（LMMs）正以前所未有的速度重塑我们对人工智能的想象边界。从流畅的图文对话到根据文字生成高清视频，其能力令人叹为观止。业界和公众的目光往往被其光芒四射的“才华”所吸引，却容易忽视一个根本性问题：这些模型的“卓越”表现，完全构筑在其训练数据的基础之上。而正是这个基础，存在着足以令巨人倾覆的致命弱点——数据偏见、内容幻觉以及评估体系的严重缺失。这并非无关紧要的瑕疵，而是模型“阿喀琉斯之踵