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多模态学习综述 (MultiModal Learning) - 知乎
单模态的表征负责将信息表示为计算机可以处理的数值向量或者进一步抽象为更高层的特征向量，而多模态表征是指通过利用多模态之间的互补性，剔除模态间的冗余性，从而学习到更好的特征表示。
一文彻底搞懂多模态：模态表示、多模态融合、跨模态对齐-CSDN博客
多模态学习（Multimodal Learning）是一种利用来自不同感官或交互方式的数据进行学习的方法，这些数据模态可能包括文本、图像、音频、视频等。
多模态_百度百科
多模态是指利用多种不同形式或感知渠道的信息进行表达、交流和理解的方式，通常包括视觉、听觉、文本、触觉等多种感官输入和输出方式。
多模态学习 - 维基百科，自由的百科全书
多模态学习多模态学习是一种深度学习方法。它整合和处理多种类型的数据，例如文本、音频、图像或视频。这些不同类型的数据叫做模态。
一文搞懂多模态学习（多模态融合 + 跨模态对齐） | 特爱 - IT资讯分享网
多模态学习（Multimodal Learning）是一种通过整合多种数据模态（如文本、图像、音频、视频等）来提升模型对复杂信息的理解能力的技术。其核心目标是利用不同模态的互补性与冗余性，突破单一模态的信息局限，模拟人类多感官协同认知的能力。
人工智能 - 从感知融合到全域赋能：2025年多模态大模型技术突破与实践解析 - 个人文章 - SegmentFault 思否
核心技术跃迁：从"模态拼接"到"语义共生" 早期多模态技术多为"文本+图像"的简单组合，不同模态数据各自处理，难以实现深度协同。2025年的技术突破彻底改变了这一局面，通过三大核心创新实现了从"物理拼接"到"语义共生"的质变。
多模态方向研究现状（附脉络梳理＆论文案例）！ - 文章 - 开发者社区 - 火山引擎
如今这方向正处于从技术突破向产业渗透的关键阶段。本文将从核心方法与技术、模型架构与训练范式、应用领域、学习场景与挑战这四大类（含10个细分热点），层级拆解多模态研究的学术脉络，帮助大家快速上手发出成果。
一文彻底搞懂多模态 - 基础知识 - 知乎
在人工智能的不断发展中，多模态学习逐渐崭露头角，成为了一个重要的研究方向。它不再局限于单一类型的数据处理，而是将图像、文本、音频等多种信息源结合起来，为机器提供了更加丰富和多元的理解视角。