- GPT-4o、SAM、DiT、DCN、SegGPT等多模态大模型是当前前沿的研究方向。 - 生成式多模态模型面临数据、编码器和预训练等关键问题。 - 视觉领域的上下文理解可以通过图像作为接口来实现，但仍存在局限性。 - 多模态模型需要统一视觉和语言任务，并且面临编码不可能三角的挑战。 - AI需要更强的视觉基础来实现理解和语义表示。 - 视觉搜索技术V*可以提高视觉搜索效率。 - 多模态基础模型的研究需要更大规模的图文交错数据集和多模态信息压缩学习。 - 多模态系统需要统一不同模态的数据，并且需要综合考虑所有模态进行学习。 - 目前还没有解决编码不可能三角的方法，需要根据具体任务决定编码的指标。 - 视觉和视频领域还没有像语言领域的GPT时刻那样的突破，需要更多的数据和评估协议。 - 现实世界的数据对于多模态模型的应用非常重要，需要更高效的学习算法和数据收集方法。