标签：多模态学习

当清晨的浓雾笼罩前方道路，自动驾驶汽车却能精准预判行人可能的轨迹，从容减速避让；当大语言模型编织一个故事时，人物动机与情节转折自然地连贯起来。这些...

想象一场会议：一位精通视觉的专家、一位精通语言的学者、一位深刻理解物理规则的工程师，还有一位熟知社会互动的心理学家——他们围坐一桌，共享信息，合力解...

想象一下，一个AI系统不仅能预测明天的天气，还能模拟整个城市交通的流变，甚至预见人类行为的复杂轨迹。这种能力源于一个核心概念：世界模型表示。在人工智...

设想一个场景：一场突发地缘冲突冲击全球市场。交易室内，系统瞬间抓取新闻标题、社交媒体恐慌情绪、卫星图像显示的能源设施状态，以及各路分析师紧急电话会...

清晨，李医生凝视着屏幕。屏幕上同时闪烁着患者的肺部CT扫描影像、基因组变异图谱和持续更新的电子健康记录。只需轻点，一个智能系统便瞬间整合了这些截然不...

在人工智能（AI）的浪潮中，你是否曾幻想过一个模型能同时理解文本、图像甚至语音，并高效完成多项任务？这种愿景并非科幻，而是通过多模态多任务学习（Multi...

当你的文字描述能直接“生长”出图像，当一段旋律能自动生成匹配的视频画面，当医疗扫描图被“翻译”成清晰易懂的诊断文本… 这些不再是科幻情节，而是多模...

想象一下：你向AI描述一幅“孤舟蓑笠翁，独钓寒江雪”的画面，它不仅能瞬间生成一幅细腻的国风水墨画，还能配上一段悠扬的古琴曲，甚至创造一个虚拟的冬日江畔...

清晨的实验室里，研究员王明面对着屏幕上不断滚动的海量数据——数百万张未经标注的医学影像、杂乱的病理报告音频片段、成千上万条非结构化的临床记录。他的任...

想象一下，你品尝一块巧克力蛋糕。视觉告诉你它色泽诱人，嗅觉捕捉到可可的浓郁气息，味蕾尝到甜苦交织的味道，听觉或许还有一丝绵软切开的沙沙声——人类的认...