AI大模型进一步推动了AI在处理图片、视频、音频、文本的等数据应用
AI处理图片、视频、音频、文本等数据应用一直都存在，但是大模型的出现让AI处理这些数据更加便捷快速。比如在安防的框选标记物，以前要在图像上框，现在用文字描述再让大模型处理成图片框就可以完成框选了。大模型正在二次加速AI处理。
随着AI技术的飞速发展，大模型在图像、视频、音频和文本处理领域的应用日益广泛和深入。这些大模型，通常包含千亿甚至万亿参数，覆盖自然语言处理、图像识别、语音识别等方面的任务。在图像处理方面，深度学习技术如卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等，已经能够自动学习从大量数据中抽取出的特征，并用于对数据进行分类、识别、预测等任务。视频处理领域也迎来了革命性的进步，例如Google的DeepMind在视频分类和对象检测等方面取得了显著的成果。
在音频处理方面，AI大模型如OpenAI Whisper和阿里的SenseVoice，通过先进的音频编码格式如aac (LC)和深度学习模型，实现了对音频流的高效处理和识别。这些模型不仅能够识别语音，还能检测掌声、笑声等非语音音频事件，展现了AI在音频领域的强大能力。
文本处理方面，AI大模型通过自然语言处理（NLP）技术，如Transformer模型，实现了对文本数据的深入理解和分析。这些模型能够处理长文本数据，提供知识问答、医疗咨询等服务。此外，多模态大模型如VITA能够同时处理和分析视频、图像、文本和音频模态，展现了AI在多模态数据处理上的潜力。
大模型的训练和推理过程涉及大量的计算资源和数据标注工作。数据标注是训练AI模型的关键步骤，它涉及到对图片、视频、音频和文本数据进行分类、标记和注释，以便模型能够学习到正确的特征和模式。随着大模型的发展，标注工作也在不断优化，以提高训练效率和模型性能。
AI二次进步可以产生更多的AI产品，应用场景更加丰富，也提供了很多就业和创业机会，比如AI眼镜的功能丰富等。