多模态大语言模型（MLLM）成为研究热点，北大投稿
顶会ACM MM 2024的一篇论文，创新提出了LLMBind框架，结合大型语言模型（LLM）和专家混合（MoE）技术，通过
处理多模态输入，并生成特定于任务的令牌，从而统一不同的多模态任务，实现更广泛、高拓展的智能交互。
研梦非凡
5月8日
邀请了
手握多篇一作
的王导师
，
为大家独家讲解
论文《LLMBind：统一的多模态任务集成框架》直播课
。
带大家回顾现有主流多模态
LLM，并详细介绍
LLMBind的相关工作及算法实现。下面有13个多模态idea哦！
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《LLMBind》直播课内容概览
论文摘要
研究背景
相关工作
算法分析
实验研究
总结和展望
导师介绍
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主要研究方向：
自然语言处
理、多模态学习、大语言模型、进化算法
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科研成果
：SCI论文一区一作3篇，EI会议论文2篇
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招收学生方向：
大语言模型、进化算法、多模态学习、自然语言处理
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idea并不是直接拍脑门拍出来的，是一遍一遍实验，跑代码，改模型，思路修正的过程中产生的。研梦非凡1V1定制化论文指导，和研梦导师一起找idea，研梦导师指导实验，共同解决数据问题。
授之以渔——搭建论文写作框架，增删改查，针对性实验指导！哪里薄弱补哪里！
研梦非凡两种科研论文指导方案
1v1定制化论文指导
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按不同的需求收费，区别于其他1v1论文辅导收全程指导费。
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针对在完成论文的过程中某些部分遇到难题，而找不到路径的同学，协助其用更少的费用快速地解决问题。
1v1定制化论文指导分三个阶段：
选题阶段定制1v1指导
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自己无idea：
导师根据学员实际情况与需求，引导发现论文idea或给出论文idea
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自己有idea：
导师针对已有研究成果进行梳理和分析指导，让学员了解研究领域的发展状况、研究方法和趋势，确定论文idea的研究方法和目标。
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本阶段结束之后，导师结合己有研究成果的情况和论文idea，对学员后续的研究方法做出初步的规划和判断，给出建议。
实验阶段定制1v1指导
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根据你具体的实验需求或者想要达到的论文结果，进行实验设计，明确研究问题、实验目标和要用什么方法/模型
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数据集用自己的or用老师的or用开源的。老师会根据论文区位、实现结果和idea综合给选择建议
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代码coding，实验代码实现，模型训练老师都会引导、指点
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针对于实验的搭建模型，调参，以上的问题老师都会给你帮助
成稿（让写作professional）阶段定制1v1指导
因语言问题，科研协作经验缺乏，大多数的同学会因为用词和表达不够professional而被误解，导致论文改稿和评分低。
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没有目标期刊会议：
如果你需要老师会根据你的论文整体情况，进行期刊会议筛选与投稿建议指导
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已有目标期刊会议：
根据你要发的期刊或者会议针对型的给出论文写作框架与写作格式要求
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然后告诉你，论文参考文献筛选与列举该怎么写，根据不同期刊会议要求把控细节
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老师会对你的论文文字部分进行逐字的审阅，并修改与调整措辞
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论文中所必要的表格与图片制作，你画的图，老师都会看，并给出修改意见的
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