值得一提的是，该研究已经被全球顶级机器学习大会“NeurIPS”，评选为重要论文。
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在日常治理的过程中，我们发现仍有个别自媒体”账号通过混淆名称、虚构信息等形式，假冒仿冒官方机构、新闻媒体及特定专业人员，发布内容误导公众。
据悉，M2UGen采用了创新的方法，生成了大规模的多模态音乐指导数据集，用于训练模型。这包括MU-LLaMA模型生成的1.2k多小时音乐字幕数据集。模型结合了MU-LLaMA、BLIP图像字幕模型、MPT-7B-Chat模型以及VideoMAE字幕模型，以在各个领域生成对应的指导。
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