第305章 抹茶

环境和社会的影响。它考虑了资源使用、能源消耗、排放物的产生等方面，帮助我们了解一个产品或服务对环境和社会的真实影响有多大。这种评价可以帮助企业或个人找到改进的方法，减少负面影响，提高可持续性。比如，生命周期评价可以告诉我们一个塑料袋从制造到使用再到处理的整个过程对环境的影响有多大，从而让我们更好地选择使用它还是其他替代品。

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因此，出现了一个重要的研究交叉点，即检索多模态知识以增强生成模型。它为解决当前面临的事实性、推理、可解释性和鲁棒性等挑战提供了一个前景广阔的解决方案。由于这一领域刚刚起步，在将这些方法作为一个特定组别进行识别、将它们的内在联系可视化、将它们的方法论联系起来以及概述它们的应用方面缺乏统一的认识。因此，我们对多模态检索增强生成（RAG）的最新进展进行了调查。具体来说，我们将当前的研究分为不同的模式，包括图像、代码、结构化知识、音频和视频。对于每种模式，我们都会使用相关关键词系统地搜索 ACL 文集和谷歌学术，并进行人工筛选，以确定其与调查的相关性。因此，我们收集了 146 篇论文进行详细分析。附录 A.1此外，我们还提供了搜索详情、统计数据和趋势分析图，这表明自大规模通用模型出现以来，多模态 RAG 论文的发展确实非常迅速。在每种模式中，我们将相关论文按照不同的应用进行分组讨论。我们希望通过深入调查，帮助研究人员认识到多模态 RAG 的重要性。我们的贡献在于，我们发现了以不同形式纳入知识的方法，并鼓励对现有技术进行调整和改进，以适应快速发展的法学硕士领域。

摘要：随着大型语言模型（LLMs）的普及，使用多模态增强 LLMs 的生成能力成为一个重要趋势，这使得 LLMs 能够更好地与世界交互。然而，对于在哪个阶段以及如何结合不同的模式，目前还缺乏统一的认识。在本调查报告中，我们回顾了通过检索多模态知识来辅助和增强生成模型的方法，这些知识的格式包括图像、代码、表格、图表和音频。这些方法为解决诸如事实性、推理、可解释性和鲁棒性等重要问题提供了有前景的解决方案。通过深入评述，本调查报告有望让学者们更深入地了解这些方法的应用，并鼓励他们调整现有技术，以适应快速发展的

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