Machine Pro的心脏·沟通成员第19周---本周解释了AI机器人的重要事物值得享受的重要事物。多模式的天然模型是什么？与当前著名的“晚期融合”方案相比，“早期融合”本地多模型训练过程有什么区别？苹果最近的“ NNM”报告中发现了什么新的违反直觉？在不久的将来，该行业中看到的多模型是什么？ “早期整合”成为主流？ ...2。2。产品代理商，最快的国王？拟人和数据tabrick首席执行官对话是否表明了为什么达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）说“ AI的未来是代理商”？数据的“缩放定律”仍然乐观吗？数据创新代理？在MCP和A2A游行下，企业如何保持数据系统的安全性？如何打破生产中的主要差距t重复代理？人们如何处理AI技术的双叶片？ ...新闻通讯的完整版本包含2个特殊主题解释 + 29个关键AI机器人曲目事件，包括14个技术方面，4个国内方面和11个外国方面。与“ Pinkuoduo”多模型模型相比，此问题的通信涵盖了21,681个单词，最终集成的“ Pinkuoduo”的免费测试测试，在训练与早期融合体系结构的天然多模式模型的过程中有什么区别？ [1-1] 1。在多模式（MM）模型的开发中，大多数早期工作都采用模块化体系结构，该架构将视觉编码和语言解码分开。最近，已尝试直接包括单个模型中对多模式的视觉理解和理解。 ①双子座是通过将文本，图像，声音和视频结合起来训练的模态的早期模型。当Gemini 1.0于2023年12月发布时，Sundar Pichai称其为“新AI”，尤其是NatIVE多模型。 ②2024年发布的GPT-4O还使用端到端模型从每种模式中等于数据过程。该模型被描述为释放OpenAI的第一个天然多模型。 2。苹果研究人员从一开始就探索了在多模式数据中训练的本地多模型模型（NMM），比较了两个“早期融合”和“晚期融合”和“晚期融合”和“晚期融合”缩放方法和探索的缩放属性，而更多的融合有自然的好处？ ①由于后一种融合方法具有提高对各种模态数据异质性的公差，因此它们已成为大多数工作的选择。但是该方法可以引入偏见，从而阻止模型使用跨模式依赖性的全部使用。 3。早期融合或晚期融合代表两个不同的设计概念。前者从一开始就可以启用多模式接触，并且几乎没有特定模态的参数，而后者延迟了MUL的处理莫多尔数据达到更深层次的水平，通常在融合前通过独立组件分别处理每种模态之后。 4。早期的集成过程促进了模型培训的早期阶段的不同模式（例如图像和文本）数据的集成和处理。 ①此方法通过单个变压器模型直接处理原始的多模式输入，例如贴片的图像和与文本标记相同的大小处理，该图形允许该模型从一开始就学习不同模态之间的关系。 ②该方法的优点是，它可以具有多模式数据的完整协同作用，因此该模型对训练开始时不同模式之间的关系有深入的了解。 5。延迟融合程序采用了各种技术，这些技术首先由各自编码者独立处理不同模式的数据，然后将它们纳入T的更深层次他模特。 ①该设计通常取决于预先训练的模型模型，例如将预先经验的视觉编码器连接到大语言模型（LLM）的输入层。 ②晚期融合的优点是，它可以充分使用单模式模型学到的丰富功能。早期融合v.s.晚期融合，苹果研究中已经提出了哪些新的违反直觉发现？ [1-1]