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本文介绍了《多模态大语言模型综述》的重大升级，该综述详尽梳理了多模态大语言模型（MLLM）的发展和趋势。随着以GPT-4V为代表的MLLM迅速进步，该领域展现出新特点，如模型规模扩大和新的训练范式。MLLM在处理多模态信息方面表现出强大的新能力，例如视觉信息的理解和推理。文章探讨了MLLM的基础构成、拓展应用和相关研究课题，包括模型架构、训练策略、数据处理和评测标准。此外，还分析了多模态幻觉、多模态上下文学习、多模态思维链和LLM辅助的视觉推理等技术方向。最后，指出了MLLM面临的挑战，如长上下文理解、复杂指令...