迈入大模型时代，多模态AI通用化成未来趋势，景联文科技提供多模态数据集 _标注

带来2023年第一个火爆的风口。是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，拥有语言理解和文本生成能力。无论是强大的视频脚本、文案、邮件、翻译、代码等内容生成能力，还是语义推理、情绪分析等对话能力，都让大众眼前一亮，也给所代表的AIGC技术应用带来无限想象空间。
.0更在原有的文本层面交互上，新增了图像输入和输出图像、音乐、视频回答的功能，从而开启人机交互新时代。这背后涉及到的“多模态AI通用化技术”更是成为人工智能行业近年来的研究热点。
多模态AI通用化是什么？
多模态AI通用化指的是将多种感知模态（如声音、图像、文字等）以及各自的语言和格式进行统一化，实现跨模态的信息表达和交互。通过通用化的多模态AI技术，人们可以使用更加自然和直观的多种输入方式与机器进行交互，充分利用有限的感知资源和信息流，提高交互效率和智能驱动力。
通用化多模态AI技术所需的核心算法包括多模态语义理解、跨模态推理、多模态生成等，需要对不同模态的语言、结构特点进行深度学习和知识图谱建模，同时需要进行跨模态数据集的构建和标注。目前，多家AI企业和研究机构都在进行多模态AI通用化的相关研究和实践，已经在多个领域取得了初步的成功。
【迈入大模型时代，多模态AI通用化成未来趋势，景联文科技提供多模态数据集】

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数据标注对多模态AI通用化的重要性
数据标注对多模态AI通用化的重要性不可忽视。在多模态场景中，数据来自于不同的模态，比如图像、语音、文本等。为了实现多模态AI的通用化，需要对这些数据进行标注，以便机器学习模型能够理解和处理这些数据。数据标注可以为机器学习模型提供有意义的训练数据，从而提高模型的准确度和性能。
同时，数据标注有助于解决数据稀缺的问题。在多模态场景中，数据来源是分布在不同模态中的，因此数据量往往比较有限。通过数据标注，可以利用有限的数据集训练出高性能的多模态AI模型。
数据标注还可以促进不同领域之间的交叉，从而推动多模态AI的发展。通过标注来自不同领域的数据，可以促进多领域的交叉应用，进一步推动多模态AI技术的发展。
景联文科技提供多模态成品数据集
景联文科技提供多模态成品数据集，包含图像、视频、音频、文本等多种类型的数据，并提供丰富的场景和应用场景。对特定的视频内容切分和筛选，数据集包含平静、高兴、惊奇、悲伤、愤怒、恐惧等情感标签，包含对话文本内容、人物性别、人物ID信息、人物年龄段信息、对话场景（办公室、住宅、医院、餐厅、电话对话、户外、其他）等信息。
高质量多模态成品数据集可以更好地优化模型，使得模型更加全面和精准地理解和处理任务。可以更好地应对复杂的应用场景和多样化的需求，从而推动深度学习、计算机视觉、自然语言处理等领域的技术进步。
景联文科技拥有丰富的数据资源采集网络，支持人脸采集、手势采集、步态采集、掌纹采集、情绪表情采集、3D人脸采集、目标检测物品采集、手写体采集、语音识别ASR采集、语音合成TTS采集、唤醒词采集、多人对话采集、普通话采集、方言采集、英语采集、小语种采集、语音VAD采集、知识库、聊天对话采集等。先后建立杭州数据总部，武汉、金华、衡阳等不同省市数据处理分部，自研数据标注平台和全品类标注工具，自建数据标注平台，支持计算机视觉（拉框标注、语义分割、3D点云标注、关键点标注、线标注、2D/3D融合标注、目标跟踪、图片分类等）、语音工程（语音切割、ASR语音转写、语音情绪判定、声纹识别标注等）、自然语言处理（OCR转写、文本信息抽取、NLU语句泛化）多类型数据标注。可全方位满足合作方各类数据标注需求，标注精细度达99% 。支持AI算法预处理，支持本地化部署和SAAS服务，可为企业提供一体化数据采集标注方案。