多模态用户体验是指在人工智能领域中，模型能够理解和处理多种不同的模态信息，例如文本、图像、音频和视频等。这种多模态的能力可以为用户提供更加丰富、全面和自然的交互体验。
多模态用户体验的实现需要依赖于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、语音识别（ASR）等技术的不断发展和整合。通过将这些技术结合在一起，模型可以更好地理解和处理用户的输入，并根据用户的需求和上下文生成更加个性化和自然的响应。
多模态用户体验的应用场景非常广泛，包括娱乐、教育、医疗、金融等领域。例如，在娱乐领域，多模态用户体验可以为用户提供更加丰富和互动的体验，例如通过语音识别和图像识别技术实现的智能电视和游戏；在教育领域，多模态用户体验可以为学生提供更加生动和有趣的学习体验，例如通过虚拟实验室和交互式模拟器实现的科学实验和工程设计；在医疗领域，多模态用户体验可以为医生和患者提供更加高效和准确的医疗服务，例如通过图像识别和语音识别技术实现的医学影像诊断和语音病历记录。
虽然多模态用户体验具有广阔的应用前景和巨大的商业价值，但是在实现过程中也面临着许多挑战和困难。例如，如何将不同的模态信息整合在一起，如何提高模型的泛化能力和鲁棒性，如何设计更加友好和自然的用户界面等。这些问题需要不断地探索和研究，以实现更加优秀和个性化的多模态用户体验。
随着LLMs不断进化，更好地理解和与多种模态交互，它们将能够使用依赖GUI的现有应用程序，比如浏览器。它们还可以为消费者提供更加引人入胜、连贯和全面的体验，使用户能够超越聊天界面进行互动。Shazeer指出：“多模态模型的许多出色整合可以使事物更具吸引力和与用户更紧密相连。”他还说：“我认为，目前大部分核心智能来自文本，但音频和视频可以使这些事物更有趣。”从与AI导师进行视频聊天到与AI合作迭代和编写电视剧剧本，多模态有潜力改变娱乐、学习与发展以及跨各种消费者和企业用例的内容生成。多模态与工具使用密切相关。尽管LLMs最初可能通过API与外部软件进行连接，但多模态将使LLMs能够使用设计给人类使用但没有自定义集成的工具，例如传统的企业资源计划（ERP）系统、桌面应用程序、医疗设备或制造机械。在这方面，我们已经看到了令人兴奋的进展：例如，谷歌的Med-PaLM-2模型可以合成乳腺摄影和X射线图像。而且从长远来看，多模态（特别是与计算机视觉的集成）可以通过机器人、自动驾驶车辆和其他需要与物理世界实时交互的应用程序，将LLMs扩展到我们自己的物理现实中。
文章介绍了不同类型的AI模型,如文本到文本、图像到文本等。文章指出,将来AI的重要发展方向将是结合这些不同模态。但是,最重要的挑战不是技术问题,而是用户体验问题。我们需要设计出一种用户界面,可以很好地将文本、图像、音频和代码等不同类型的输出同时呈现给用户,并允许用户提供反馈来改进模型。
本次沙龙，很多同学都谈到了大模型的交互方式是NUI =自然用户界面（通过自然语言文本或者语音，以及输入输出图片等直接交互，就像人和人之间聊天一样），与我们现在熟悉的桌面软件/移动App的GUI =图形用户界面（在众多图标、重重菜单或者瀑布流中选择）差异很大。现在我们习惯在GUI界面里通过点击按钮与机器交互，这是一种结构化和机械化的方式，往往需要付出一定的学习成本，甚至需要经过专业学习才能熟练使用这些工具（Photoshop、Excel等等都有很多图书卖得很好）。而在大模型时代，尤其最近多模态发展很快，基于对话的NUI交互方式更符合人的直觉，用户几乎不需要特别学习，就可以通过对话来操作，就好像背后有一个懂得这些工具的人在帮助你。NUI还有一个特点，用户的互动性&参与感更强，需要用户发挥主观能动性。当然，这也带来一个负面因素：大模型产品现在对普通用户而言使用门槛较高，即使是ChatGPT，用户的留存率和粘性也无法与目前主流App相比。如果未来大模型产品都是NUI的，可能会对整个信息产业带来深远影响：