"多模态大模型综述：从专家到通用助手"

本报告是由微软七位华人研究员撰写的一份总结性报告，共有119页。报告主要从目前已经完善的和最前沿的多模态大模型研究方向出发，全面总结了五个具体的研究主题。这五个主题分别是视觉理解、视觉生成、统一视觉模型、LLM加持的多模态大模型和多模态agent。 报告的发起人和整体负责人是Chunyuan Li，他是微软雷德蒙德首席研究员，毕业于杜克大学，并且他的最近研究兴趣是在CV和NLP中的大规模预训练。Chunyuan Li负责了报告的开头介绍和结尾总结，以及"利用LLM训练的多模态大模型"这一章的撰写。 报告的核心作者共有四位，分别是Zhe Gan, Zhengyuan Yang, Jianwei Yang和Linjie Li。他们分别负责了剩下四个主题章节的撰写。 本报告主要介绍了多模态基础模型的发展过程，从专家模型到通用助手的转变。多模态大模型是在视觉和语言等多种模态下进行训练和生成的模型。报告提到了多个重要的研究方向和应用领域，包括图像和视频的理解和生成，统一视觉模型的构建，以及多模态智能体的发展等。 在视觉理解方面，报告介绍了通过多模态大模型实现图像和视频的语义理解、目标检测和场景理解等任务。通过训练大规模数据集和迁移学习，研究人员取得了显著的成果。 在视觉生成方面，报告介绍了使用多模态大模型生成图像和视频的方法。通过将图像生成和文本生成结合起来，研究人员能够生成具有语义和感知一致性的图像和视频内容。 在统一视觉模型方面，报告探讨了如何构建适用于多种视觉任务的统一模型。通过预训练和微调的方式，研究人员提出了一种有效的方法来提高模型的表现和泛化能力。 在LLM加持的多模态大模型方面，报告介绍了如何利用LLM（Language as a Latent Space）训练方法来提高多模态大模型的性能。通过将文本和图像进行联合训练，并将语言作为潜在空间，研究人员能够实现更好的模型性能和生成能力。 最后，报告还介绍了多模态agent的发展和应用。通过将语言、视觉和行为融合在一起，研究人员开发了多模态agent，可以在不同的任务中具有更好的理解和交互能力。 总的来说，本报告对多模态大模型的研究方向和应用领域进行了全面总结，介绍了多个重要的研究主题，并提出了一些关键的创新方法和思路。报告的撰写团队由微软的华人研究员组成，他们的工作为多模态大模型的发展和应用做出了重要贡献。