多模态 AI 的最新进展侧重于改进模型处理和组合多种数据类型（如文本、图像、音频和视频）以更有效地执行任务的方式。一个关键进展是创建了无缝处理多样化输入的架构。例如，OpenAI 的 GPT-4o 和 Google 的 Gemini 等模型将视觉、语音和文本处理集成到一个单一框架中，从而实现了具有上下文语言理解的实时视频分析等应用。这些系统使用跨模态注意力机制等技术，允许模型权衡不同数据类型之间的关系（例如，将口语词与视觉对象关联起来）。另一个例子是 Meta 的 ImageBind，它将来自六种模态（文本、图像、音频、深度、热感和 IMU 数据）的嵌入对齐到共享空间中，从而实现从音频输入生成图像等任务。这些架构减少了每种模态需要独立的流水线，从而简化了部署。
训练方法也随之演进，以应对多模态数据的挑战。对比学习（用于 CLIP 和 ALIGN 等模型）已成为通过对配对数据（例如，图像和字幕）进行训练来对齐跨模态表示的基石。最近的方法如多模态掩码自编码器通过使用另一种模态重建一种模态的缺失部分来扩展了这一点，例如从文本预测掩码图像区域。此外，参数高效微调方法（例如，LoRA）允许开发者将大型预训练模型适应特定任务，而无需重新训练整个网络。例如，Google 的 VideoPoet 使用单一模型通过在多样化数据集上进行微调，从文本、音频或图像提示生成视频。这些方法降低了计算成本，并使得在资源受限的环境中部署多模态系统变得更容易。
实际应用正在推动跨行业的采用。在医疗保健领域，Microsoft 的 InnerEye 等模型结合医学影像和患者记录来协助诊断。自动驾驶汽车使用多模态系统融合激光雷达、摄像头画面和地图，以实现更安全的导航，如 NVIDIA 的 Drive 平台所示。Runway 的 Gen-2 等创意工具利用文本到视频生成功能帮助电影制作人。然而，挑战依然存在，例如处理跨模态不一致或噪声数据以及确保道德使用。开发者正在通过改进数据集管理（例如，对罕见场景使用合成数据）和纳入公平性检查来解决这些问题。随着 Hugging Face 的 Transformers 等框架增加了多模态支持，集成到现有工作流程变得更加便捷，从而实现了更广泛的实验和部署。
