近年来，随着人工智能技术的飞速发展，多模态大模型通过整合文本、图像、音频、视频等多种模态数据，在跨模态理解、生成与推理任务中展现出前所未有的潜力。包括GPT-4o、Gemini、DeepSeek Janus-Pro在内的一系列多模态大模型先后出现，多模态大语言模型（multimodal large language models, MLLMs）方法与技术不仅在视觉内容理解、跨模态检索、文本到图像与视频生成等场景中展现出强大能力，也为人工智能在医疗、教育、工业制造、数字媒体等领域的创新应用提供了突破性工具。然而，多模态大模型的构建与应用仍面临诸多挑战：如何有效融合异构模态数据，实现跨模态语义对齐与知识迁移？如何提升模型对复杂场景的泛化能力与可解释性？如何降低多模态大模型的训练与推理成本，并保障其安全性与伦理合规性？如何在不同垂直领域适配优化多模态大模型，以解决领域特定应用问题？这些问题亟需学术界与工业界共同探索创新解决方案。为深入探讨多模态大模型的前沿理论与技术突破，推动其在各领域的创新应用，《计算机科学与探索》特设“多模态大模型：理论、技术与应用”专题。本专题旨在汇聚多模态学习、大模型架构设计、跨模态知识融合等领域的优秀研究成果，为构建高效、可靠、可扩展的多模态大模型提供理论支持与实践指导，助力人工智能向更通用、更智能的方向发展。欢迎学术界与工业界同仁踊跃投稿，共同推动多模态大模型的理论、技术创新与产业应用落地！
近年来,随着人工智能技术的飞速发展,多模态大模型通过整合文本、图像、音频、视频等多种模态数据,在跨模态理解、生成与推理任务中展现出前所未有的潜力。包括GPT-4o、Gemini、DeepSeek Janus-Pro在内的一系列多模态大模型先后出现,多模态大语言模型(multimodal large language models,MLLMs)方法与技术不仅在视觉内容理解、跨模态检索、文本到图像与视频生成等场景中展现出强大能力,也为人工智能在医疗、教育、工业制造、数字媒体等领域的创新应用提供了突破性工具。然而,多模态大模型的构建与应用仍面临诸多挑战:如何有效融合异构模态数据,实现跨模态语义对齐与知识迁移?如何提升模型对复杂场景的泛化能力与可解释性?
近年来,随着人工智能技术的飞速发展,多模态大模型通过整合文本、图像、音频、视频等多种模态数据,在跨模态理解、生成与推理任务中展现出前所未有的潜力。包括GPT-4o、Gemini、DeepSeek Janus-Pro在内的一系列多模态大模型先后出现,多模态大语言模型(multimodal large language models,MLLMs)方法与技术不仅在视觉内容理解、跨模态检索、文本到图像与视频生成等场景中展现出强大能力,也为人工智能在医疗、教育、工业制造、数字媒体等领域的创新应用提供了突破性工具。
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