本文是殷述康博士在读的《多模态大语言模型领域进展分享》报告，深入探讨了多模态大语言模型（MLLM）的最新发展。

报告从背景介绍、MLLM的基本介绍、演进趋势、团队相关工作到未来展望五个方面，全面分析了MLLM的能力、架构、训练方法和评估标准。

特别指出了MLLM在处理多模态输入和获取世界知识方面的优势，以及在视觉/多模态任务和复合型任务中的应用前景。

同时，报告还讨论了MLLM在分辨率提升、输入形式丰富化、I/O模态支持等方面的演进，并介绍了团队在幻觉缓解和长视频理解测评方面的工作，展望了未来MLLM的发展方向。

报告部分内容如下：