一文吃透多模态:多模态大模型的探索 五大研究方向与十大应用领域! 在大模型兴起之后,产业也试图在图像视频音频等更多模态领域复现“Scaling Law”的成功,继续实现大模型的“智能... 

在大模型兴起之后,产业也试图在图像、视频、音频等更多模态领域复现“ScalingLaw”的成功,继续实现大模型的“智能涌现”。持续看好全球AI产业浪潮,并判断多模态可能是未来数年大模型产业技术突破和产业催化较为集中的领域。

多模态是迈向通用人工智能的“必经之路”。

2024年多模态大模型全景洞察报告

多模态AI大模型行业概述

多模态AI大模型的定义与重要性

多模态AI大模型在产业中的潜在革命性影响

多模态大模型框架概览

数据:文本、视觉、声音等多模态数据的整合

算法:多模态统一建模与跨模态语义对齐

应用:多模态AI在办公、电商、娱乐、教育等领域的应用

数据挑战与合成数据的潜力

高质量多模态数据的有限性

AI合成数据作为解决方案

算法发展与技术突破

多模态大模型算法的挑战与预训练模型的兴起

大语言模型(LLM)在多模态发展中的作用

算力需求与产业机遇

多模态大模型对算力的高需求

算力需求增长对芯片制造和云服务产业的影响

多模态AI综述

AI模型从单模态向多模态的转变

多模态模型成为AI大模型的主流趋势

多模态AI作为实现通用人工智能(AGI)的关键步骤

多模态AI的五大研究方向

视觉理解:图像理解与预训练方法

视觉生成:图像、视频等内容的生成

统一视觉模型:面对不同任务的挑战

LLM支持的多模态大模型:如OpenAI的GPT-4V

多模态Agent:结合LLM与多模态专家模型

市场应用实例

AI+办公:科技巨头在AI办公领域的布局与产品

市场机遇分析

模型数据量增加与训练算力需求的增长

图文多模态大模型的研究方向

多模态理解模型(UnderstandingModels)

多模态生成模型(GenerationModels)

通用模型(General-PurposeModels)

图文多模态大模型的主流技术方向

预训练图像编码器与大语言模型的结合

图文特征对齐模块的应用

技术介绍与创新点

针对多模态大模型挑战的解决方案

昆仑万维多模态大模型Skywork-MMv1

架构组成与特点

训练阶段与方法

VIT范式的视觉表征和预训练

VIT:Transformer视觉表征

MAE:激进的Mask自监督预训练

BEIT:视觉“分词”表征预训练

基于VIT的多模态对齐与预训练

CLIP:对比学习的视觉和文本对齐

VILT:交互式的多模态对齐和融合

多模态大模型的探索

Flamingo:图文多模态领域的GPT-3

BLIP-2和InstructBLIP:冻结图像编码器和大语言模型的预训练

LWM:超长上下文理解的多模态大模型

总结

回顾多模态技术的发展历程

对未来多模态大模型技术的展望

多模态知识图谱

多模态信息处理前沿综述应用、融合和预训练.pdf

噪声的力量迈向统一的多模态知识图表示框架-NET.pdf

基于多模态知识图谱的中文跨模态实体对齐方法.pdf

多模态知识图谱在农业中的研究进展.pdf

多模态数据的洪涝灾害知识图谱构建与应用.pdf

基于多模态模式迁移的知识图谱实体配图.pdf

中科睿途商业融资计划书自研多模态AI技术,同时结合大数据、多模态知识图谱等技术,提供一站式智能化产品、解决方案和配套服务.pdf

OpenGPT:多模态大模型推理框架.pdf

基于LEBERT的多模态领域知识图谱构建.pdf

「AIisEverywhere」专场-OpenGPT:多模态大模型推理框架.pdf

多模态大模型赋能,视觉龙头再启航.pdf

多模态知识学习2023.pdf

释放不平衡模态信息的力量,实现多模态知识图谱补全.pdf

多模态AI研究框架2023.pdf

多模态知识学习.pdf

多模态知识图谱的管理与分析2023.pdf

基于多模态智能对话机器人的糖尿病健康管理服务平台应用研究.pdf

中文多模态知识库构建.pdf

AI多模态大模型企业20强:

多模态有望提升原有AI产品在场景中的表现:

2024年多模态项目最新融资商业计划书:

多模态大模型的十大应用案例:

多模态融合PaaS底座:

多模态大模型LLM与AIGC前沿技术实战

015.预习资料:Transformer和bert.mp4

001.多模态训练营9:面试题讲解.mp4

002.多模态训练营:8.stableDiffusion.mp4

003.多模态训练营:7.SAM大模型.mp4

004.多模态训练营:6.Unet模型和目标分割.mp4

005.多模态训练营:5.Blip2模型详解和CogVLM模型.mp4

006.多模态训练营:4.多模态的模型架构和blip模型详解.mp4

007.多模态训练营:3.clip模型讲解和源码解析.mp4

008.多模态训练营2:常见非CNN分类模型和目标检测模型Detr和yolos.mp4

009.多模态训练营:1.Vit模型详解和代码实战.mp4

010.预测资料:GPU的原理.mp4

011.预习资料:AIGC和扩散学习.mp4

012.预习资料:卷积神经网络CNN.mp4

013.预习资料:深入理解卷积神经网络CNN(上).mp4

014.预习资料:深入理解卷积神经网络CNN(下).mp4

多模态情感分析:主流方法与应用

两篇多模态大模型综述论文

4个多模态大模型关键技术

多模态上下文学习

多模态思维链

多模态指令微调

LLM辅助视觉推理

AccountableTextual-VisualChatLearnstoRejectHumanInstructionsinImageRe-creation.pdf

MindstormsinNaturalLanguage-BasedSocietiesofMind.pdf

ViperGPTVisualInferenceviaPythonExecutionforReasoning.pdf

VisualProgrammingCompositionalvisualreasoningwithouttraining.pdf

AssistGPTAGeneralMulti-modalAssistantthatcanPlan,Execute,Inspect,andLearn.pdf

CaptionAnythingInteractiveImageDescriptionwithDiverseMultimodalControls.pdf

ChatGPTAsksBLIP-2AnswersAutomaticQuestioningTowardsEnrichedVisualDescriptions.pdf

ChameleonPlug-and-PlayCompositionalReasoningwithLargeLanguageModels.pdf

GPT4ToolsTeachingLargeLanguageModeltoUseToolsviaSelf-instruction.pdf

HuggingGPTSolvingAITaskswithChatGPTanditsFriendsinHuggingFace.pdf

LayoutGPTCompositionalVisualPlanningandGenerationwithLargeLanguageModels.pdf

IdealGPTIterativelyDecomposingVisionandLanguageReasoningviaLargeLanguageModels.pdf

MM-REACTPromptingChatGPTforMultimodalReasoningandAction.pdf

PointCLIPV2AdaptingCLIPforPowerful3DOpen-worldLearning.pdf

SuS-XTraining-FreeName-OnlyTransferofVision-LanguageModels.pdf

SocraticModelsComposingZero-ShotMultimodalReasoningwithLanguage.pdf

Retrieving-to-AnswerZero-ShotVideoQuestionAnsweringwithFrozenLargeLanguageModels.pdf

VisualChatGPTTalking,DrawingandEditingwithVisualFoundationModels.pdf

LargeLanguageModelsareVisualReasoningCoordinators.pdf

HowToCaptionPromptingLLMstoTransformVideoAnnotationsatScale.pdf

LanguageastheMediumMultimodalVideoClassificationthroughtextonly.pdf

Link-ContextLearningforMultimodalLLMs.pdf

MMHQA-ICLMultimodalIn-contextLearningforHybridQuestionAnsweringoverText,TablesandImages.pdf

LightweightIn-ContextTuningforMultimodalUnifiedModels.pdf

MultimodalFoundationModelsForEchocardiogramInterpretation.pdf

ProactiveHuman-RobotInteractionusingVisuo-LingualTransformers.pdf

DetGPTDetectWhatYouNeedviaReasoning.pdf

ChainofThoughtPromptTuninginVisionLanguageModels.pdf

EmbodiedGPTVision-LanguagePre-TrainingviaEmbodiedChainofThought.pdf

ExplainableMultimodalEmotionReasoning.pdf

LearntoExplainMultimodalReasoningviaThoughtChainsforScienceQuestionAnswering.pdf

Let’sThinkFramebyFrameEvaluatingVideoChainofThoughtwithVideoInfillingandPrediction.pdf

MultimodalChain-of-ThoughtReasoninginLanguageModels.pdf

VisualChainofThoughtBridgingLogicalGapswithMultimodalInfillings.pdf

AligningLargeMulti-ModalModelwithRobustInstructionTuning.pdf

CheapandQuickEfficientVision-LanguageInstructionTuningforLargeLanguageModels.pdf

InstructBLIPTowardsGeneral-purposeVision-LanguageModelswithInstructionTuning.pdf

LLaVAREnhancedVisualInstructionTuningforText-RichImageUnderstanding.pdf

Listen,Think,andUnderstand.pdf

LLaMA-AdapterEfficientFine-tuningofLanguageModelswithZero-initAttention.pdf

LLaVA-MedTrainingaLargeLanguage-and-VisionAssistantforBiomedicineinOneDay.pdf

LLaMA-AdapterV2Parameter-EfficientVisualInstructionModel.pdf

LMEyeAnInteractivePerceptionNetworkforLargeLanguageModels.pdf

mPLUG-OwlModularizationEmpowersLargeLanguageModelswithMultimodality.pdf

Macaw-LLMMulti-ModalLanguageModelingwithImage,Audio,Video,andTextIntegration.pdf

MIMIC-ITMulti-ModalIn-ContextInstructionTuning.pdf

M3ITALarge-ScaleDatasettowardsMulti-ModalMultilingualInstructionTuning.pdf

MiniGPT-4EnhancingVision-LanguageUnderstandingwithAdvancedLargeLanguageModels.pdf

PandaGPTOneModelToInstruction-FollowThemAll.pdf

MultiModal-GPTAVisionandLanguageModelforDialoguewithHumans.pdf

MultiInstructImprovingMulti-ModalZero-ShotLearningviaInstructionTuning.pdf

PMC-VQAVisualInstructionTuningforMedicalVisualQuestionAnswering.pdf

Video-ChatGPTTowardsDetailedVideoUnderstandingviaLargeVisionandLanguageModels.pdf

Video-LLaMAAnInstruction-tunedAudio-VisualLanguageModelforVideoUnderstanding.pdf

VisualInstructionTuning.pdf

VideoChatChat-CentricVideoUnderstanding.pdf

VisualInstructionTuningwithPoliteFlamingo.pdf

VisionLLMLargeLanguageModelisalsoanOpen-EndedDecoderforVision-CentricTasks.pdf

X-LLMBootstrappingAdvancedLargeLanguageModelsbyTreatingMulti-ModalitiesasForeignLanguages.pdf

5个多模态大模型研究方向

多模态agent

视觉理解

视觉生成

统一视觉模型

LLM加持的多模态大模型

TheImportanceofMultimodalEmotionConditioningandAffectConsistencyforEmbodiedConversationalAgents.pdf

ContextualObjectDetectionwithMultimodalLargeLanguageModels.pdf

MM-VetEvaluatingLargeMultimodalModels.pdf

Fine-grainedAudio-VisualJointRepresentationsforMultimodalLargeLanguageModels.pdf

Clinically-InspiredMulti-AgentTransformersforDiseaseTrajectoryForecastingfromMultimodalData.pdf

ImprovingMultimodalInteractiveAgentswithReinforcementLearningfromHumanFeedback.pdf

AContextualizedReal-TimeMultimodalEmotionRecognitionforConversationalAgentsusingGraphConvolutionalNetworksinReinforcementLearning.pdf

Instruction-FollowingAgentswithMultimodalTransformer.pdf

SPRINGSituatedConversationAgentPretrainedwithMultimodalQuestionsfromIncrementalLayoutGraph.pdf

MultimodalSpeechRecognitionforLanguage-GuidedEmbodiedAgents.pdf

YouOnlyLookatScreensMultimodalChain-of-ActionAgents.pdf

UNIFIEDVISIONANDLANGUAGEPROMPTLEARNING.pdf

BLIPBootstrappingLanguage-ImagePre-trainingfor.pdf

Pro-tuningUnifiedPromptTuningforVisionTasks.pdf

UnifiedVision-LanguagePre-TrainingforImageCaptioningandVQA.pdf

YouNeedMultipleExitingDynamicEarlyExitingfor.pdf

CreamVisually-SituatedNaturalLanguageUnderstandingwithContrastiveReadingModelandFrozenLargeLanguageModels.pdf

VLMOUnifiedVision-LanguagePre-Trainingwith.pdf

DocFormerv2LocalFeaturesforDocumentUnderstanding.pdf

mPLUG-DocOwlModularizedMultimodalLargeLanguageModelforDocumentUnderstanding.pdf

MultimodalTransformerforMultimodalMachineTranslation.pdf

TouchStoneEvaluatingVision-LanguageModelsbyLanguageModels.pdf

PDFVQAANewDatasetforReal-WorldVQAonPDFDocuments.pdf

OnthePerformanceofMultimodalLanguageModels.pdf

CoordinatedJointMultimodalEmbeddingsforGeneralizedAudio-VisualZeroshotClassificationandRetrievalofVideos.pdf

EnablingRobotstoDrawandTellTowardsVisuallyGroundedMultimodalDescriptionGeneration.pdf

KM-BARTKnowledgeEnhancedMultimodalBARTforVisualCommonsenseGeneration.pdf

GenerationofMultimodalJustificationUsingVisualWordConstraintModelforExplainableComputer-AidedDiagnosis.pdf

MultimodalDifferentialNetworkforVisualQuestionGeneration.pdf

MultimodalIncrementalTransformerwithVisualGroundingforVisualDialogueGeneration.pdf

MultimodalPromptRetrievalforGenerativeVisualQuestionAnswering.pdf

OpalMultimodalImageGenerationforNewsIllustration.pdf

TextPainterMultimodalTextImageGenerationwithVisual-harmonyandText-comprehensionforPosterDesign.pdf

更多多模态大模型专项定制研究,一查就有,多维度,全方位:

涌现商业计划书20240103_多模态视频语义检索模型.pdf

多模态生物识别项目2024年商业计划书.pdf

【第4课】第GPT-4多模态的8种应用猜想.pdf

紫东太初多模态大模型研究集体.pdf

多模态信息无人驾驶-清华大学季向阳.pptx

3-1超大规模多模态预训练模型M6.pdf

从多模态联合预训练到多模态语模型:架构、训练、评测.pdf

1-2多模态内容理解技术在搜索中的应用.pdf

粮盾——基于多模态数据融合的粮食霉变检测预警系统.pptx

AIGC时代的多模态知识工程思考与展望.pdf

20240122-DataFun-多模态预训练模型在OPPO端云场景的落地实践报告.pdf

20231226-OPPO研究院-多模态预训练模型在OPPO端云场景的落地实践.pdf

清华大学在读博士生张俊祺:异质多模态资源的聚合排序.pdf

20240115-A股布局多模态学习领域公司整理:MR及AI技术催化内容繁荣,互联网高质量经营.pdf

01多模态网络&内生安全第六届ISC大会.pdf

多模态预训练模型及应用.pdf

20240205-多模态有望提升原有AI产品在场景中的表现:AI+MR引领变革,看好技术迭代与应用场景落地.pdf

8-1基于多模态大模型的人机对话.pdf

ChatGPT专题报告:GPT,大模型多模态应用展望.pdf

20231226-AIAgent得益于多模态能力将真正可以代替人类处理现实世界中遇到的问题:算法进步+应用落地,商业闭环逐步形成.pdf

20230906-AI赋能听说看显多模态人机交互:把握智能电动下半场,投资安徽汽车产业链.pdf

什么是多模态2技术演进路径.pdf

以数字孪生为基,构建多模态AI应用大场景.pdf

20240401-招商证券-传媒行业深度报告:AI+系列报告八,AI+IP,AI多模态下的卖水人.pdf

《5G驱动AIoT多模态智能技术与应用》梁家恩.pdf

多模态技术加速,AI商业宏图正启.pdf

6-1面向社交媒体的多模态属性级情感分析.pdf

20231009-国盛证券-通信行业深度:AI文生视频,多模态应用的下一站.pdf

下半年的超级场景一:多模态GPT(1).pdf

20230823-东吴证券-中文在线-300364-手握优质数据和头部IP,积极拥抱AI多模态新时代.pdf

03-关于多模态AI的三点产品视角反思.pdf

8-4多模态数字人驱动.pdf

20231203-广发证券-传媒行业AI视频工具:产品功能惊艳,文生视频能力更进一步,多模态应用商业化推进.pdf

20230409-多模态座舱交互概念图-计算机行业车载入口:AI助理与自动驾驶的最佳搭配.pdf

20230305-国盛证券-计算机行业周报:多模态GPT,比我们想象的更近.pdf

20230319-财通证券-计算机行业投资策略周报:ChatGPT系列之三,技术奇点已至,多模态时代开启.pdf

AI多模态专家解读近期产业趋势-231211.pdf

AI+办公领域的主流应用情况AI行业跟踪06期:多模态技术加速演进,AIGC应用百花齐放.pdf

20231016-弘则研究-科技行业前言:Adobe和美图同时更新图像大模型,多模态再升级.pdf

20230228-国盛证券-计算机行业GPT4展望:Stablediffusion训练成本估算多模态,CHATGPT下一站.pdf

20231016-申港证券-计算机行业研究周报:多模态的下一个焦点,视频AI.pdf

THE END
1.人工智能的起源可以追溯到哪个时期?人工智能(AI)的历史起源于1950年代,经历了从规则驱动、统计学习(包括神经网络)到当前的深度学习革命。在这一发展过程中,出现了许多关键技术。2. 监督学习:决策树(ID3、C4.5、CART)和神经网络,例如深度置信网络(DBN)。3. 非监督学习:词袋模型(RDS)、聚类(如Fuzzy Clustering),以及深度https://zhidao.baidu.com/question/380909056980957124.html
2.AI的发展历程被细致地划分为以下五个阶段,来自一泉淘金在这一阶段,AI将不再仅仅作为工具或助手存在,而是将成为人类创造活动的重要参与者。通过深度学习、强化学习等先进技术,AI将能够自主发现新的规律、创造新的知识和技术,为人类社会的进步和发展注入新的动力。第五阶段,AI将具备体系化的工作能力。在这一阶段,AI将能够形成一个完整、高效的工作体系,实现与其他智能系统https://weibo.com/7827594939/P4kyJEwel
3.人工智能的发展历程与创新应用AI技术进步人工智能的发展历程与创新应用AI技术进步 1. 人工智能的诞生及其初期成就是什么? 人工智能(AI)作为一种模仿人类智能行为的计算机科学,自20世纪50年代初期提出至今已经走过了七十年的历史。从简单的逻辑推理到复杂的情感理解,AI技术在早期阶段取得了一系列重要突破,如ELIZA聊天机器人、深蓝棋手等,它们都展示了AI在解决https://www.qoqyvmbk.cn/xing-ye-zi-xun/408284.html
4.人工智能的发展史人工智能服务人类自身的阅读,究竟有哪些益处呢? 首先,从根本上说,人工智能无法替代人类的阅读活动。 每个人的精神成长历程,在一定程度上,重演了整个人类精神成长的历史,这是机器所无法替代的。 其次,人工智能可以帮助人类更有效的阅读。 查找资料性的阅读,本来就可以交给智能机器人去做。也可以根据自己的阅读和对读者https://www.jianshu.com/p/8e795691f7c1
5.《人工智能(AI)发展历程》《人工智能(AI)发展历程》,导图由人工智能的定义和研究目标、人工智能的流派、人工智能的发展史、人工智能的基本技术、人工智能的研究与应用领域、AI 未来趋势五部分组成,让你一文概览人工智能(AI)的发展历程! 亿图脑图MindMaster原创思维导图社区提供海量优质的思维导图https://mm.edrawsoft.cn/template/1478361
6.一文概览人工智能(AI)发展历程如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网,人工智能(AI)正赋能各个产业,推动着人类进入智能时代。本文从介绍人工智能及主要的思想派系,进一步系统地梳理了其发展历程、标志性成果并侧重其算法思想介绍,将这段 60余年几经沉浮的历史,以一个清晰的脉络呈现出来,以此展望人工智能(AI)未来的趋势https://zhuanlan.zhihu.com/p/375549477
7.AI芯片最强科普机器之心GPU未来的进化路线可能会逐渐发展为两条路,一条主攻高端复杂算法的实现,由于GPU相比FPGA和ASIC高性能计算能力较强,同时对于指令的逻辑控制上也更复杂一些,在面临需求通用型AI计算的应用方面具有较大优势。第二条路则是通型人工智能平台,GPU由于设计方面,通用性强,性能较高,应用于大型人工智能平台够高效地完成不同种类https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-12-24-5
8.一文了解大模型:AI(人工智能)的发展历程ai的发展历程在探讨AI(人工智能)的发展历程时,我们可以将其划分为Artificial Intelligence、Machine Learning、Deep Learning和Large Language Model四个关键阶段,每个阶段都标志着技术上的重大突破和应用领域的扩展。以下是对这四个阶段的详细解析,以及它们如何共同推动了AI技术的演进,特别是最近的大语言模型(Large Language Model, LLMhttps://blog.csdn.net/m0_56255097/article/details/141417916
9.一文读懂AI发展史里程碑事件腾讯云开发者社区【新智元导读】AI是一个非常重要和复杂的领域。在这篇文章里,我们将AI的发展缩小到10个里程碑式的事件,一文看全AI发展过程中最重要的事件。 神经网络的诞生 你可能听说过神经网络,这是当今最前沿的人工智能背后的AI工具。虽然深度学习的概念相对较新,但它们建立的基础可以追溯到1943年的数学理论。 https://cloud.tencent.com/developer/article/1069575
10.人工智能监管制度概览人工智能监管制度概览 随着社会经济的发展,人工智能已广泛应用于当今人们的工作与生活之中。然而,人工智能在提供便利的同时,也会产生诸如算法黑箱和信息茧房等风险,因此,对其进行监管十分重要。本文通过梳理欧盟、美国和英国人工智能监管制度,来探究域外人工智能监管问题。https://www.chinacourt.org/article/detail/2023/11/id/7617919.shtml
11.AI绘画何以突飞猛进?从历史到技术突破,一文读懂火爆的AI绘画CAN模型生成作品里所体现的创造性让当时的开发研究人员都感到震惊, 因为这些作品看起来和艺术圈子流行的抽象画非常类似. 于是研究人员组织了一场图灵测试,请观众们去猜这些作品是人类艺术家的作品,还是人工智能的创作。 结果, 53%的观众认为CAN模型的AI艺术作品出自人类之手, 这在历史上类似的图灵测试里首次突破半数https://36kr.com/p/1924367220374024
12.什么是人工智能?一文快速了解人工智能基础知识人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是计算机科学领域的一个分支,旨在开发出能够模拟和执行人类智能任务的技术与系统。它涉及了多个子领域,如机器学习、深度学习、自然语言处理和专家系统等。人工智能的目标是使计算机能够感知、理解、学习、推理和适应不同环境,从而具备类似于人类的智能水平。 1.人工智能技术发展 https://www.eefocus.com/e/1592241.html
13.一文带你走进AIGC(生成式人工智能)世界随着科技的创新性发展,机器学习的力量与无限的想象力无缝地融合在一起,使得 AIGC(生成式人工智能)像雨后春笋般地进入了计算机科学的领域,以创造具有人类品质的非凡艺术、音乐和叙事。 与传统的人工智能不同,AIGC(生成式人工智能)从现有的示例中汲取灵感,并利用所训练的知识来产生全新而令人惊叹的创作。 https://www.51cto.com/article/772191.html
14.2017年社会资讯概览,最新消息一览白酒知识站在新时代的大背景下,中国经济正面临结构调整的关键时期,从追求高速增长转向高质量发展,加强创新驱动,优化产业结构,推动消费升级,成为当前经济发展的重要方向。 科技创新引领未来 1、人工智能(AI)的突破与应用: 2017年,人工智能技术在各个领域取得了重大突破,自动驾驶、智能医疗、智能家居等应用领域的快速发展,正深刻https://www.hnssjy.cn/post/1995.html
15.2024最新新闻消息概览,全面解读时事热点武夷山岩茶在2024年,科技创新依然是推动全球发展的重要驱动力,带来了诸多令人瞩目的新闻事件。 1、人工智能(AI)新突破 据最新消息,人工智能领域取得了重大进展,多家科技巨头宣布在机器学习、深度学习等领域取得新突破,AI技术正逐步应用于医疗、教育、交通等各个领域,科学家们正在积极探索AI伦理和安全问题,以确保技术的健康发展。http://fjsxsf.com/post/33407.html