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MMMU

多学科多模态理解与推理基准评估专家级AGI

MMMU多模态理解专家AGI基准测试GPT-4V(ision)Github开源项目

MMMU是一个新型基准测试，设计用于评估多模态模型在多学科任务中的表现，特别是需要大学水平的学科知识和深思熟虑的推理能力。该基准包含11.5K道来自大学考试、测验和教材的多模态题目，覆盖艺术设计、商业、科学、健康医学、人文社会科学及技术工程六大领域。不同于现有基准，MMMU专注于高级感知和领域特定知识的推理，挑战模型执行专家级任务。评估14个开源LMM和GPT-4V(ision)显示，即使是最先进的模型其准确率仅为56%，表明有巨大改进空间。

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介绍相关项目
Video-LLaMA - 指令微调的音视频语言模型实现多模态视频理解
AI对话GithubVideo-LLaMA多模态开源项目视频理解语言模型
Video-LLaMA是一个多模态AI项目，为大型语言模型赋予视频和音频理解能力。该项目基于BLIP-2和MiniGPT-4构建，包含视觉-语言和音频-语言两个分支。经过大规模视频和图像数据预训练及指令微调后，Video-LLaMA能够进行视频分析、音频理解和多轮对话。该模型支持英文和中文交互，为视频内容分析提供了新的AI解决方案。
ShapeLLM - 革新3D理解的多模态大语言模型
ShapeLLM是首个面向智能体交互的3D多模态大语言模型,支持单视图彩色点云输入。该项目引入了3D问答基准3D MM-Vet,并改进了点云编码器ReCon++。ShapeLLM在多项3D理解任务中表现出色,为智能体与3D环境交互提供了新思路。
Emu - 多模态AI模型 图像文本智能生成的新突破
EmuGithub多模态模型开源项目生成式人工智能自然语言处理视觉感知
Emu是BAAI开发的先进多模态生成模型系列，包括入选ICLR 2024的Emu1和CVPR 2024的Emu2。这些模型展示了卓越的多模态理解和生成能力，能在复杂环境中无缝生成图像和文本。Emu在图像描述、视觉问答等任务中表现优异，超越了许多现有模型。作为通用基础模型，Emu适用于广泛的应用场景，如智能创作、视觉分析等，代表了AI技术的新发展方向。BAAI开源Emu旨在推动多模态智能研究的进步，为下一代AI技术发展铺平道路。
M3D - 推动3D医学图像分析的多模态大语言模型
3D医学图像分析AI医疗GithubM3D医学数据集多模态大语言模型开源项目
M3D是首个针对3D医学分析的多模态大语言模型系列。项目包含最大规模开源3D医学数据集M3D-Data、多任务能力模型M3D-LaMed和全面评估基准M3D-Bench。M3D在图像-文本检索、报告生成、视觉问答、定位和分割等任务中表现优异，为3D医学图像分析领域提供了新的研究方向。
LLM-X - 多模型集成的大语言模型API管理平台
AI工具API集成LLM-X.AI大语言模型安全管理开发工具
LLM-X平台通过单一API整合多个大语言模型，提供安全的令牌管理和统一的LLM集成。该平台支持OpenAI、Anthropic等知名提供商，并具备API使用可视化功能。LLM-X简化了开发流程，无需管理基础设施，使开发者能专注于创新而非技术细节，从而提高工作效率。平台支持多个领先的大语言模型，让开发者能够轻松地在工作流中使用各种LLM，并通过成本跟踪功能优化资源利用。
mmagic - 继承自MMEditing和MMGeneration的先进AIGC工具箱，支持广泛的图像与视频编辑生成任务
GithubMMEditingMMGenerationMMagic图像生成多模态智能创作开源项目
MMagic是一个继承自MMEditing和MMGeneration的先进AIGC工具箱。本项目基于OpenMMLab 2.0框架，支持广泛的图像与视频编辑生成任务，包括GAN和CNN的算法应用、稳态扩散技术等。MMagic为研究人员和AI爱好者提供灵活的实验平台，并促进创新的研究与开发。
InternVL2-40B - 强化跨模态大语言模型的能力
GithubHuggingfaceInternVL场景文本理解多模态开源项目模型视觉理解计算机视觉
InternVL 2.0 通过融合多模态大语言模型，在文件和图表理解、信息图问答、场景文本理解和OCR任务等方面表现出色。它能够利用长文本、多图片和视频进行训练，提升对多种输入的处理效率，并提供1亿到108亿参数的多种模型可选择，与商业模型相当。在多项基准测试中，InternVL 2.0 展示了其卓越的综合理解能力。
MMRec - 现代多模态推荐系统研究工具箱
GithubMMRec图神经网络多模态推荐开源项目推荐系统深度学习
MMRec是一个现代化的多模态推荐系统工具箱，支持多种先进推荐模型，如图神经网络和自监督学习技术。它提供全面功能，包括数据预处理、模型训练和评估，便于研究人员高效开发和比较推荐算法。该工具箱配有详细文档和示例，适合快速上手和扩展研究。
multi_verse_model - 运用创新方法展示人工智能学习与发展的可能性
GithubHuggingface人工智能创新概念学习机器人开源项目持续学习模型知识吸收
基于先进训练技术的人工智能项目，展示了持续学习和发展的未来潜力，体现技术研发中的突破性实验成果。
MoA - 多层LLM集成方法MoA在基准测试中超越GPT-4
AI模型GithubLLMMoA开源模型开源项目自然语言处理
MoA项目开发了一种多层LLM集成方法，在AlpacaEval 2.0评测中得分65.1%，超过GPT-4 Omni的57.5%。项目提供简洁实现代码、交互式演示和评估脚本，便于研究者使用和复现。该方法在多个基准测试中表现优异，为AI系统性能提升提供新思路。
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