多模态Transformer：从单一模态到通用智能的桥梁

多模态Transformer通过融合文本、图像、语音等数据，推动人工智能向通用化迈进。传统模型依赖单模态特征提取，而多模态架构（如CLIP、FLAVA）通过对比学习对齐跨模态语义空间。关键技术包括：自监督预训练捕获跨模态关联，注意力机制动态分配不同模态权重，模块化设计支持灵活扩展。
 
中国团队在多模态领域取得突破：百度ERNIE-ViL实现图文检索SOTA，华为METER融合多模态数据增强语言理解。然而，模型复杂度与数据标注成本制约发展。未来，轻量化模型与无监督学习将成为趋势，多模态技术或在教育、医疗等领域催生新应用，如智能导盲系统、跨语言视频理解。