10月28日~11月1日，全球顶级多媒体会议ACM Multimedia（ACMMM）2024 在澳大利亚墨尔本成功召开。
明略科技集团多模态团队与北京大学共同完成的最新研究成果《Hypergraph Multi-modal Large Language Model: Exploiting EEG and Eye-tracking Modalities to Evaluate Heterogeneous Responses for Video Understanding》在众多论文中脱颖而出，荣获最佳论文提名（Best paper nomination）。明略科技集团创始人、董事长兼CEO吴明辉，多模态大模型部门负责人赵晨旭，明敬算法负责人苏安炀受邀赴墨尔本出席此次会议。
据悉，本次会议共收到4385篇有效投稿，其中，1149篇论文被接收，174篇论文被评选为Oral，最终仅26篇获得最佳论文提名。
明略科技集团创始人、董事长、CEO兼CTO吴明辉
在 ACMMM Oral Session 讲解最新研究成果
明略科技集团多模态团队在 ACMMM 2024 会议现场
（左起：苏安炀、吴明辉、赵晨旭）
ACMMM会议是由国际计算机学会（ACM）主办的多媒体领域的顶级国际学术会议，同时也是中国计算机学会推荐的A类国际学术会议（CCF-A）。自1993年举办以来，今年是第32届。会议议题涵盖多媒体计算的各个方面，如多媒体内容分析、多媒体检索、多媒体安全、人机交互、计算机视觉等。
ACMMM 2024 会议现场公布最佳论文提名奖项
针对当前AI领域在视频内容理解方面主要聚焦于客观层面，缺少主观层面的测量标准，以及机器模拟人类主观感受的有效手段的发展情况，明略科技的最新研究成果整合脑电、眼动信号等多种非标模态，构建了全新的多模态大语言模型范式，在机器理解和模拟人类主观感受的研究方向，迈出了重要一步。
明略科技多模态团队论文荣获 ACMMM 2024 最佳论文提名奖项
论文题目：Hypergraph Multi-modal Large Language Model: Exploiting EEG and Eye-tracking Modalities to Evaluate Heterogeneous Responses for Video Understanding
（超图多模态大语言模型：应用脑电和眼动模态来评估异质人群观看视频时的响应）
作者：吴明辉*，赵晨旭*，苏安炀*，狄东林，傅天宇，安达，何敏，高雅，马萌，颜鲲，王平（*为共同第一作者）
论文摘要：对视频创意和内容的理解往往因人而异，不同年龄、职业和性别的人的关注点和认知水平也存在差异。目前缺乏这方面的研究，没有可以进行评测的基础，大多数现有的基准都存在几个缺点：
1）模态数量有限，题目多为选择题，难以测量逻辑推理过程；
2）视频中的内容和场景过于单调，仅涉及到对视频内容的客观描述。
为了弥合与实际应用的差距，明略科技引入大规模的视频主观多模态评估数据集Video-SME。通过收集不同人群在观看相同视频内容时脑电图 （EEG） 和眼动追踪区域的真实变化，设立了新的任务和协议，分析和评估不同受试者对相同视频内容的认知理解程度。
依托新的评测标准，明略科技创新研发了超图多模态大语言模型 （HMLLM），探索不同人口统计、视频元素、脑电图和眼动追踪指标之间的关联。HMLLM可以弥合丰富模态之间的语义差距，并集成帧与帧之间的信息以执行逻辑推理。明略科技在Video-SME和其他基于视频的生成性能基准上设计了实验，大量实验评估证明了该方法的有效性。
什么是人的主观感受？
测量不同人群观看广告视频的主观响应有何意义？
人在观看广告视频时，对于素材元素的认知程度、情绪高低、眼睛注视程度高低都是人的主观感受，不同性别、年龄、职业、身份的人群都会有所不同。
如果机器能够模拟不同人群观看广告视频时的不同主观感受，那么相当于可以对广告视频的内容、创意等进行有效的测量，指导广告成片过程，节省广告投放成本。
下述画面展示了论文中的方法（HMLLM）对于经典广告成片的解析，从主观和客观两个维度进行分析：
下述画面展示了论文中方法（HMLLM）对于同一段广告视频，通用人群和特定人群不同的主观反应：
让机器学习、理解和模拟人类的主观感受，可能是赋予机器主观意识的开端。明略科技提出的新基准Video-SME有望成为该领域的新起点，标志着机器对视频的理解从客观维度向主观维度的转变。作为一种全新的范式，明略科技多模态大模型HMLLM的研发，致力于为该领域研究人员解决非标准模态问题提供宝贵经验与启示，从而促进大模型领域向人机协同的美好未来迈进。
本研究课题由科技部科技创新2030——“新一代人工智能（2030）”重大项目支持。
论文链接：
https://dl.acm.org/doi/10.1145/3664647.3680810
GitHub地址：
GitHub - mininglamp-MLLM/HMLLM: [ACM MM2024] The code for HMLLM.
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