随着人工智能技术的快速发展，多模态（Multimodal）大模型已经成为连接不同数据形式的关键桥梁，使得机器能够更好地理解复杂的真实世界场景。在过去半年里，该领域取得了许多令人瞩目的成就，从模型架构创新到应用场景拓展。

跨模态图像-文本检索（Image-text Retrieval，ITR）是根据给定的用户在一种模态中的表达，从另一模态中检索出相关样本，通常包括两个子任务：图像-文本（i2t）和文本-图像（t2i）检索。ITR在搜索领域具有广泛的应用前景，是一个有价值的研究课题。由于语言和视觉的深度模型的繁荣，在过去的几年里见证了ITR的巨大成功。例如，伴随着BERT的兴起，基于transformer的跨模态预训练范式获得了发展，其预训练-微调的形式被扩展到下游的ITR任务中，加速了其发展。

在现代办公和数据处理的日常工作中，PowerPoint（PPT）文件是展示和汇报的重要工具。然而，当需要生成大量报告或动态更新内容时，手动操作PPT变得低效和乏味。幸运的是，Python提供了一个强大的库——python-pptx，可以帮助我们通过代码自动化生成、修改和美化PPT，极大提升工作效率。

在生成式AI领域，InstructPix2Pix 是一项颠覆性的技术，它通过结合图像编辑与自然语言处理，让用户通过简单的文字指令快速修改图像。这种方法不需要深入的图像处理专业知识，而是将图像编辑变得更为直观和易于操作，特别适用于没有图像编辑经验的用户。

随着人工智能技术的不断发展，多模态算法在学术研究和实际应用中越来越受到关注。多模态算法是指能够处理和融合多种类型数据（如图像、文本、音频等）的算法。它们在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域都表现出强大的能力。本文将介绍近期多模态SOTA（State of the Art）模型的进展，并探讨其在实际应用中的潜力。