就在上个月，OpenAI 宣布对ChatGPT 进行重大更新，该模型不仅能够通过文字输入进行识别和分析，还能够通过语音、图像甚至视频等多种模态的输入来获取、识别、分析和输出信息。这一重要技术突破，将促进多模态自然语言处理的发展，为人工智能领域的发展带来广泛的影响。
OpenAI表示该功能可以应用于各种日常场景：从通过拍摄冰箱和食品储藏室的照片来让AI决定晚餐吃什么，到排除烧烤炉无法启动的原因。这意味着它可以更好地理解人类语言和图像信息，从而为各种应用提供更准确、更智能的解决方案。
GPT-4的多模态功能还可能对生成对抗网络（GAN）、强化学习、无监督和半监督学习、语义表示学习、机器翻译与多语言处理、情感计算与社交机器人等领域产生影响，推动人工智能技术的整体进步。
数据对多模态AI通用化的重要性不言而喻。对于多模态AI模型来说，不同模态之间的数据分布往往存在巨大差异，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。帮助模型更好地理解和处理这些数据，从而提高模型的准确度和性能。
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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。
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。
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