2. 探索在数据有限的情况下扩展多模态大模型的能力,包括但不限于强化学习、少样本学习和持续学习等方法。
3. 进行多模态大模型前沿算法的探索,提升模型的推理能力与速度,并进行垂直智能体的深入研究。
4. 系统化定位模型在真实评测集下的能力缺陷,通过数据构建、合成、清洗或模型优化等方式进行改进。
5. 持续关注最新研究动态,在高质量的学术会议和期刊上发表高影响力论文,提升部门行业技术影响力。
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