提供文本、图片、文档、网页等场景下的多语言机器翻译服务
提供基于通义翻译大模型的编排和调试，在支持文本、图片、网页等内容多语言翻译的基础上，提供术语自适应干预、敏感词定义、译文格式转换等定制能力，让译文更符合不同业务场景的具体需求。
88_多模态提示：图像与文本融合
引言 在人工智能领域的快速发展中，多模态融合已成为突破单一模态限制、实现更全面智能理解的关键技术方向。人类理解世界的方式天然是多模态的——我们同时通过视觉、听觉、语言等多种感官获取信息并进行综合分析。例如，在餐厅点餐时，我们会同时处理菜单上的图片、服务员的介绍和菜品的文字描述，最终做出决策。这种自然的多模态信息整合能力，正是人...
CosyVoice大模型长文本语音合成WebSocket协议
本文介绍如何使用智能语音交互WebSocket协议使用Cosyvoice大模型的长文本语音合成服务。如果您不希望引入阿里云智能语音交互产品SDK，或者目前提供的SDK不能满足您的要求，可以基于本文描述自行开发代码访问阿里语音服务。
LatentLM：微软联合清华大学推出的多模态生成模型，能够统一处理和生成图像、文本、音频和语音合成
❤️ 如果你也关注 AI 的发展现状，且对 AI 应用开发非常感兴趣，我会每日跟你分享最新的 AI 资讯和开源应用，也会不定期分享自己的想法和开源实例，欢迎关注我哦！ 微信公众号｜搜一搜：蚝油菜花 快速阅读 多模态处理：LatentLM能同时处理离散和连续数据，如文本、图像、音频等。 自回归生成：基于next-token diffusion技术，模型自回归生成连续数据的潜在向量。 ...
多模态特征融合：图像、语音、文本如何转为特征向量并进行分类
前言学习多模态的话题可以从深度学习的分类任务出发，因为分类任务是最直观的可以观察到不同模态的数据，通过输入数据到模型中，我们可以看到模型是如何学习到数据的特征向量的，同时分类任务的模型也是实现更复杂任务模型的基础。从分类任务中可以了解到图像、文本、语音在模型的特征向量是什么。以飞浆的多模态视频分类模型为例，这个模型基于真实的短视频业务数据，融合文本、视频图像、音频三种模态进行视频多模标签分类，相....
LeCun预言的自监督模型来了：首个多模态高性能自监督算法，语音、图像文本全部SOTA
人类似乎对不同的学习模式有着相似的认知，机器也应该如此！ 自监督学习能在各种任务中学习到分层特征，并以现实生活中可使用的海量数据作为资源，因此是走向更通用人工智能的一种途径，也是深度学习三巨头之一、图灵奖得主 Yann LeCun 一直推崇的研究方向。LeCun 认为：相比于强化学习，自监督学习（SSL）可以产生大量反馈，能够预测其输入的任何一部分（如预测视频的未来画面），从而具有广泛的...
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通义大模型
阿里云自主研发的通义大模型，凭借万亿级超大规模数据训练和领先的算法框架，实现全模态高效精准的模型服务调用。https://www.aliyun.com/product/tongyi
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