SOTA（state - of - the - art）的多模态推理

SOTA多模态推理的基本概念

多模态推理是指在处理和融合多种不同类型数据（如文本、图像、声音等模态）的基础上进行的推理过程。SOTA（state - of - the - art）则表示在当前该领域中的最优水平。SOTA的多模态推理模型能够有效地对多种模态数据进行分析、推理和决策。例如，在视觉问答场景中，模型要对输入的图像（视觉模态）与问题（文本模态）进行理解，然后推理出答案。

从技术架构角度来看，多模态推理模型往往需要一些关键技术。例如，多模态模型中的对比学习是一种重要的技术，像CLIP（Contrastive Language - Image Pre - training）采用对比学习方法将图像和文本映射到同一向量空间，通过最大化匹配图像 - 文本对之间的相似度来进行训练，这有助于模型在不同模态数据间建立起关联规则，从而为推理提供知识基础。Flaningo由DeepMind提出的一种多模态模型，采用了动态融合技术，根据输入模态的不同动态调整模型结构，可以更适应不同的多模态输入组合，这有助于在推理时针对不同的模态组合进行有效的处理。

如今的SOTA多模态推理模型在很多应用场景下都展现出其强大的能力。例如在内容生成方面，像DALL - E3（OpenAI开发）这样的先进的文本生成图像模型，可以从自然语言描述生成高质量和复杂的图像，其中就涉及到多模态推理过程。模型要对输入的文本描述进行推理，理解要生成的图像内容、风格、元素等关键信息，再将这些推理结果转化为图像生成规则。在图像与文本这两种不同模态的交互推理过程中，实现从文本语义到图像视觉元素的映射与生成，这需要一种跨模态的推理能力，理解两者的语义关联等知识内容 。

SOTA多模态推理的应用场景

一、医疗领域

在医疗领域的各种任务中，SOTA多模态推理有着重要的应用价值。例如，基于基因SNP位点和眼底图像数据使用多模态的AI算法对疾病进行预测。这其中，多模态推理能够结合基因数据中的特征信息（例如某些基因位点的突变情况这一数据模态）与眼底图像的视觉症状信息（另一个数据模态，像视网膜的病变特征等）。模型通过多模态推理，理解两种不同数据模态中哪些特征之间存在关联，这些关联可能暗示着某种疾病的风险或者状态。例如，特定基因的突变可能和眼底血管的某种异常特征在疾病发生机制上存在着逻辑关系，多模态推理模型需要挖掘出这样的逻辑关系才能准确预测疾病。这样的多模态方法能够综合更加全面的信息进行分析判断，比单一模态的数据使用更有助于提高疾病预测的准确性，有助于早期发现疾病风险，提前干预治疗。

二、自动驾驶领域

轨迹规划：以EMMA为例，这是Waymo打造的多模态端到端智驾算法框架以Gemini多模态大模型为基础进行构建的。在轨迹规划这个任务上，EMMA能够处理如Surround - view camera videos（负责提供全面的环境视觉信息，例如周围车辆、道路标识等图像模态数据）和Set of historical ego status（历史时刻下的相关状态数据这一不同模态的数据，例如车辆历史位置等），然后对这两种不同模态的数据进