多模态人工智能侧重于整合和处理多种类型的数据（例如，文本、图像、音频），以提高机器的理解和生成能力。主要研究领域包括模态对齐、跨模态推理以及在现实世界应用中的鲁棒性。这些领域解决了诸如组合不同数据格式、实现模态之间的交互以及确保在各种条件下可靠性能等挑战。
一个主要的研究方向是模态对齐和融合。这涉及到创建方法来对齐不同模态的表示（例如，将标题与图像匹配）并将它们融合到连贯的模型中。例如，像CLIP这样的对比学习框架训练模型将图像和文本映射到共享的嵌入空间中，从而实现零样本分类等任务。诸如transformer架构中的交叉注意力（例如，Flamingo）等技术也被用来合并视觉和文本特征。然而，由于时间或空间结构上的差异，对齐具有不同粒度的模态（如视频和音频）仍然具有挑战性。研究人员正在探索混合架构和自适应融合机制来解决这个问题。
另一个关键领域是跨模态推理和生成，它侧重于需要模型跨模态解释或生成数据的任务。这包括诸如图像描述、文本到图像合成（例如，Stable Diffusion）和视听语音识别等应用。这里的一个关键挑战是保持输入和输出模态之间的一致性。例如，文本到视频模型必须确保跨帧的时间连贯性，同时遵守输入叙述。诸如扩散模型和自回归transformer等技术已经提高了输出质量，但诸如幻觉（生成不正确的细节）等问题仍然存在。研究人员正在改进评估指标，例如使用人机协作工具，以更好地评估跨模态输出的保真度。
最后，鲁棒性和现实世界的适应性对于在实际场景中部署多模态系统至关重要。模型必须处理噪声、不完整或冲突的输入——比如视频通话中缺少音频，或矛盾的文本图像对。诸如模态 dropout（训练模型以处理缺失数据）和对抗训练等方法正在被测试以提高弹性。例如，用随机模态掩码训练的模型可以学习从可用的文本中推断出缺失的视觉线索。此外，高效地扩展多模态系统仍然是一个障碍，因为组合高维数据（例如，4K视频）需要优化计算和内存使用。轻量级架构和蒸馏技术正在被探索以解决这个问题，从而实现在边缘设备上的部署。这些努力旨在创建在多样化、不可预测的环境中可靠运行的系统。
