多模态大模型通过图像、文本、音视频等多种模态数据的集成整合和学习，能够实现复杂的跨模态理解、生成与推理。在多媒体内容检索、推荐、问答、生成和人机交互等任务中，显示出巨大的潜力，并在教育、创作、医疗、娱乐等众多领域展现出广阔的应用前景。
多模态大模型面临的挑战是：跨模态一致性和连贯性、高效的模型架构和训练方法、统一的模型评估标准等。
本期围绕多模态大模型的预训练、跨模态对齐等关键技术，跨模态检索、具身智能等领域的应用，将CCF188体育投注相关报告视频和期刊文章资源进行聚合，方便会员集中观看学习，也为读者探索多模态大模型关键技术及应用抛砖引玉。
编委主任：苏金树 CCF会士 军事科学院研究员
本期主编：闵巍庆 CCF多媒体技术专委秘书长 中国科学院计算技术研究所副研究员
本期编委：王 茜 中国科学院微电子研究所副研究员
主要讲述了从语言大模型到多模态大模型的发展，重点介绍了复旦大学邱锡鹏教授团队，通过将所有连续信号离散化，将语音、图像、音乐等模态转化为类似语言的处理方式，实现了多模态大模型的跨模态理解和生成能力。
本文提出了一个基于多语言-视觉公共空间学习的多语言文本-视频跨模态检索模型，该模型能够简单有效地适用于多种人工标注语言或机器翻译语言所构建的不同场景的多语言环境，并通过对比学习机制提升模型鲁棒性和特征表示能力。
本文综述了多模态预训练模型（PTM）的研究现状，包括图像-文本PTM和视频-文本PTM，以及单流模型和双流模型两类数据融合方式，并介绍了M6、CPT、VideoBERT和AliceMind等模型在下游任务中的应用场景，并总结了多模态PTM面临的挑战和未来研究方向。
主要讲述了思源AI大模型，一个高效、多模态的基础模型，通过减少参数调整、动态适配和量化等技术，实现了低成本部署和跨模态交互，并展示了其在文本生成、图像识别、内容创作等任务上的应用潜力。