이 기사에서는 주로 GPT4.5 업데이트와 이로 인해 발생한 다중 모드 연구 진행 상황을 소개합니다. 이 중 X-InstructBLIP 프레임워크의 출현으로 교차 모달 추론 비용이 절감되었으며, 연구팀은 DisCRn을 사용하여 출현 능력을 검증했습니다. 이는 모두 다중 모드 작업 처리에서 대형 모델의 중요한 진전을 반영하고 인공 지능 분야의 새로운 개발 방향을 예고합니다.
GPT4.5 업데이트는 다중 모드 연구를 주도하고 X-InstructBLIP 프레임워크는 저렴한 비용으로 교차 모드 추론을 가능하게 합니다. 연구팀은 DisCRn의 출현 능력을 검증하기 위해 구축했다. 대형 모델은 다중 모드 작업을 처리하는 데 중요한 진전을 이루었습니다.
전체적으로, GPT4.5의 업데이트와 관련 연구 결과는 인공 지능의 다중 모드 분야에서 획기적인 발전을 의미하며, 향후 더 많은 분야에 적용되어 사람들의 삶에 더 많은 편의를 제공할 것으로 예상됩니다. 앞으로 더욱 혁신적인 결과가 나올 것으로 기대합니다.