随着大模型从单一文本处理向多模态能力演进，现代AI应用需要同时处理文本、图像、音频等多种信息形式。本文深入探讨如何在Java生态中构建支持多模态AI能力的智能应用。我们将完整展示集成视觉模型、语音模型和语言模型的实践方案，涵盖从文件预处理、多模态推理到结果融合的全流程，为Java开发者打开通往下一代多模态AI应用的大门。

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Deephub

2月前

自然语言处理安全

Min-p采样：通过动态调整截断阈值让大模型文本生成兼顾创造力与逻辑性

大语言模型通过预测下一个词生成文本，采样策略决定其创造力与连贯性。Min-p采样根据模型置信度动态调整选择阈值，在高不确定性时扩大候选范围，低不确定性时聚焦高概率词，相较Top-k、Top-p等方法，更好平衡了多样性与质量，尤其在高温下仍保持输出稳定，提升生成文本的流畅性与创新性。

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代码bug生产队

1月前

人工智能自然语言处理自动驾驶

超越文本：多模态大语言模型如何让AI“看世界

代码bug生产队

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aliyun9170107523-43660

1月前

机器学习/深度学习人工智能自然语言处理

88_多模态提示：图像与文本融合

在人工智能领域的快速发展中，多模态融合已成为突破单一模态限制、实现更全面智能理解的关键技术方向。人类理解世界的方式天然是多模态的——我们同时通过视觉、听觉、语言等多种感官获取信息并进行综合分析。例如，在餐厅点餐时，我们会同时处理菜单上的图片、服务员的介绍和菜品的文字描述，最终做出决策。这种自然的多模态信息整合能力，正是人工智能系统长期以来努力追求的目标。

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Deephub

6月前

存储机器学习/深度学习人工智能

多模态RAG实战指南：完整Python代码实现AI同时理解图片、表格和文本

本文探讨了多模态RAG系统的最优实现方案，通过模态特定处理与后期融合技术，在性能、准确性和复杂度间达成平衡。系统包含文档分割、内容提取、HTML转换、语义分块及向量化存储五大模块，有效保留结构和关系信息。相比传统方法，该方案显著提升了复杂查询的检索精度（+23%），并支持灵活升级。文章还介绍了查询处理机制与优势对比，为构建高效多模态RAG系统提供了实践指导。

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阿里云开发者

SQL 人工智能关系型数据库

SQL玩转多模态AI，轻松搞定图片+文本混合搜索

本文介绍了一种通过原生SQL实现多模态智能检索的破局思路，基于PolarDB创新融合AI智能引擎，解决传统AI检索系统数据迁移冗余和工具链割裂的问题。方案优势包括低门槛AI集成、灵活适配多场景、全链路数据安全及按需付费免运维。文章详细描述了部署资源、应用配置及方案验证步骤，并提供清理资源指南以避免额外费用。适合希望快速构建智能搜索应用的开发者参考实践。

阿里云开发者

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蚝油菜花

8月前

人工智能缓存 Apache

Mistral Small 3.1：240亿参数多模态黑马！128k长文本+图像分析，推理速度150token/秒

Mistral Small 3.1 是 Mistral AI 开源的多模态人工智能模型，具备 240 亿参数，支持文本和图像处理，推理速度快，适合多种应用场景。

蚝油菜花

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