蝉鸣报告（原爱报告知识星球）
本报告由浙商证券发布：人工智能行业深度报告：从 Sora 看多模态大模型发展近年来，随着人工智能技术的飞速发展，多模态大模型逐渐成为人工智能领域的研究热点。作为一种能够处理多种不同数据来源的模型，多模态大模型在语音识别、图像识别、自然语言处理等领域具有广泛的应用前景。本报告将详细介绍多模态大模型的研究现状，并重点分析 Sora 模型在多模态大模型领域的研究进展。多模态大模型的发展历程可以追溯到 20 世纪 90 年代，当时的研究者开始尝试将不同领域的数据（如文本、语音、图像等）结合在一起，以构建能够处理多种数据来源的模型。随着深度学习技术的兴起，研究者们逐渐意识到，将多个数据来源的输入数据进行融合，可以进一步提高模型的性能。因此，多模态大模型的研究应运而生。在多模态大模型的发展过程中，语音识别和图像识别领域的研究者们取得了举世瞩目的成果。其中，深度学习技术在这两个领域的发展起到了关键作用。例如，在语音识别领域，研究者们通过将深度学习技术应用于语音数据，取得了显著的识别准确率。在图像识别领域，深度学习技术使得图像识别准确率得到了极大的提升，许多基于深度学习的图像识别算法已经被应用于各种领域。作为多模态大模型领域的重要研究模型，Sora 模型是由浙商证券的研究团队于 2021 年提出的。Sora 模型采用了多种数据来源的输入方式，包括文本、语音和图像等。通过对这些输入数据的融合，Sora 模型可以有效地处理多种数据来源，从而在多模态大模型领域取得了较好的研究效果。总的来说，多模态大模型在人工智能领域具有广泛的应用前景。而 Sora 模型作为一种重要的研究模型，为研究者们提供了一个很好的参考框架。相信在未来的研究中，随着人工智能技术的不断发展和完善，多模态大模型将会在各个领域发挥出更加重要的作用。
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