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李飞飞团队统一动作与语言，新的多模态模型不仅超懂指令，还能读懂隐含情绪

人类的沟通交流充满了多模态的信息。为了与他人进行有效沟通，我们既使用言语语言，也使用身体语言，比如手势、面部表情、身体姿势和情绪表达。因此，为了理解和生成人类动作，理解这些多模态的行为至关重要，而且这一研究方向最近受到的关注也越来越多。

而多模态语言模型看起来颇具潜力，可将多种模态的不同任务统一在一个框架下。

近日，斯坦福大学李飞飞、Gordon Wetzstein 和 Ehsan Adeli 领导的一个团队也在这方面做出了贡献，探索了语音 - 文本 - 动作生成任务。并且他们还提出了一个全新的多模态语言模型，可以实现富有表现力的动作生成和理解。

大模型视角下的因果推断

导读 在数字化建设不断推进的今天，随着技术的不断发展，从统计学、机器学习、深度学习，再到因果学习以及最新的热门大模型方向，九章云极 DataCanvas 始终紧贴最前沿的、最能助力企业和落地实践的方向，不断进行着面向决策和面向智能的探索。本文将分享大模型时代下的因果推断。