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第24章 多模态预训练大模型成为人工智能基础设施（第2页）

认知智能的发展，不会局限在文本或图像等单一的模态上。

未来，如何针对不同模态建立更高效的模型架构和统一的骨干网络，使得大模型能够广泛地支持各种下游任务将成为主要挑战。

在此基础上，更多的挑战来自于挖掘不同模态（如图像-文本，文本-自然语言，视频-文本）数据间的相关信息，并巧妙的设计预训练任务，让模型更好的捕捉不同模态信息之间的关联。

语音、视觉和多模态预训练模型将加速人工智能向通用基础模型方向演进。

在这个演进过程中，深度学习与强化学习相互促进发展，融合大量行业知识，模型将具备在不断变化的环境中快速适应的灵活性。

建立统一的、跨场景、多任务的多模态基础模型会成为人工智能发展的主流趋势之一。

随着技术的不断成熟，大模型在开发成本、易用性、开发周期、性能上会更具优势，给产品化和商业化带来更多可能性。

注:（免责申明）本文仅为个人笔记，内含个股仅仅是作为分析参考，不能作为投资决策的依据，不构成任何建议，据此入市风险自担。

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