多模态模型是一种融合多种异构模态数据（如图像、文本、音频、视频等）进行协同推理的技术，其核心在于通过整合不同模态的信息来增强模型的理解和推理能力。
文本模态包括自然语言文本和语音识别文本，主要用于处理语言相关的任务，如情感分析、机器翻译和问答系统。
图像模态涉及照片、绘画等视觉数据，广泛应用于图像分类、目标检测和视觉问答任务。
视频模态涵盖视频片段和电影等动态数据，常用于动作识别、视频描述生成等任务。
音频模态处理语音和声音数据，支持语音识别、语音合成和音乐生成等应用。
触觉模态涉及物理接触和力反馈信息，多用于增强现实和机器人交互。
多模态模型通过整合文本、图像、视频、音频和触觉等模态，提升了模型的信息处理能力和应用范围，在自动驾驶、医疗诊断和人机交互等领域展现了广阔的应用前景。
多模态大模型岗位结合AI与多领域技术，需精通编程、数据处理及大模型架构优化，要求具备顶会论文或竞赛成果，是智能驾驶、机器人等领域的核心职位。 多模态大模型岗位聚焦多模态信息融合与处理，需融合图像、语音、文本等多源数据，通过模型优化实现高精度感知、推理与交互。关键技能包括Python/C++编程、PyTorch/TensorFlow深度学习框架，以及大规模数据处理能力
大模型多模态是指能够同时处理和理解多种数据类型（如文本、图像、音频、视频等）的AI模型 ，通过跨模态关联与融合，实现更接近人类认知的智能任务。其核心优势在于打破单一数据限制，提升泛化能力和推理准确性 ，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉、自动驾驶等领域。 多模态的核心能力 模型可关联不同模态信息，例如将图像内容转化为文本描述，或根据语音指令生成对应图像。这种跨模态理解能力模仿人类多感官协同机制
多模态大模型是指能够同时处理和理解文本、图像、音频、视频等多种模态数据的AI模型，典型代表包括OpenAI的GPT-4V、Google的Gemini、百度的文心大模型 等。这些模型通过跨模态学习实现更接近人类的认知能力，在医疗、教育、娱乐等领域展现出巨大潜力。 GPT-4V（OpenAI） 作为GPT-4的多模态升级版本，不仅能解析复杂文本，还能直接分析用户上传的图片、图表甚至手写笔记
深度求索（DeepSeek）的创始人是中国AI与量化金融领域的杰出人物梁文锋 。这位85后湛江天才 以数学天赋和跨界创新闻名，17岁考入浙江大学 ，2015年创立量化私募巨头幻方 ，2023年创办深度求索 并带领团队开发出轰动全球的开源大模型DeepSeek-V3 ，被硅谷誉为“来自东方的神秘力量 ”。 教育背景与早期成就
国企多模态大模型布局加速， 如中国联通推出“元景”大模型、国家电网发布千亿级“光明”电力大模型、中国海油构建775个专业场景模型，覆盖电力、智能制造、能源交易等多个领域，加速行业数智化升级。 中国联通依托“元景”大模型 ，融合语言、语音和视觉多模态能力，推出业内首款“自适应慢思考”通用思维链模型，平衡深度思考与高效响应，应用于网络运维与客户服务等场景，降低算力成本。在电力领域
开源大数据模型众多，涵盖多个领域和场景，常见的有 RedPajama、SWIFT、Text2SQL 等，它们在数据处理、模型微调、自然语言与数据库交互等方面各有特色。 RedPajama 通过 LLM 大语言模型数据处理组件对 GitHub 代码数据清洗，包括过滤低质量、识别删除重复样本等；SWIFT 是阿里开源的大模型微调轻量级框架，可提高 RAG 应用准确度；Text2SQL
多模态大模型通过深度融合文本、图像、音频等多源数据实现跨模态理解与生成，其构建核心依赖Transformer架构、自注意力机制及跨模态对齐技术，结合分布式训练与多任务微调提升性能。 多模态大模型的构建始于数据准备，需系统性整合文本、图像、音频等异构数据并进行清洗、标准化和增强，确保数据质量与一致性。特征提取阶段采用针对性模型：文本模态常用BERT等预训练语言模型生成嵌入向量
截至2025年，深度求索（DeepSeek）尚未正式上市，但IPO计划已引发市场热议，其技术突破与资本动作或将成为人工智能领域的重要风向标。 深度求索现状与IPO必要性 作为中国大模型领域的后起之秀，深度求索凭借开源策略与低成本优势迅速崛起，核心技术指标接近国际顶尖水平。其技术迭代与全球化布局需要巨额资金支持，IPO成为解决资金缺口的关键路径。若上市成功
近一周（2025年4月24日至4月30日）深度求索（DeepSeek）相关股票涨幅显著，其中战略合作伙伴每日互动（300766.SZ）累计涨幅达283.5%，成为A**场表现最亮眼的标的之一 。这一涨幅源于其与深度求索联合开发的全球首个多模态金融数据分析模型（准确率超92%）获得市场高度认可，叠加游资与机构共同推动的单日换手率峰值达45%的流动性溢价效应。 分点展开： 核心驱动因素
深度求索股票属于人工智能（AI）技术板块 ，核心业务聚焦大模型研发、企业级AI解决方案 及智能搜索技术 ，是典型的高科技成长型企业。其技术落地场景涵盖金融、医疗、教育等领域，具有研发投入高、技术壁垒强、行业应用广 的特点。 主营业务定位 深度求索以自研AI大模型为核心竞争力，提供包括自然语言处理（NLP）、多模态交互在内的底层技术支撑，服务于B端企业的智能化升级需求
以下是中国在人工智能领域的主要模型及其特点的总结，综合了多个权威来源的信息： 一、通用大模型 DeepSeek系列 DeepSeek-V3 ：通用大模型，适用于科研分析、编程辅助等场景，训练成本低（约557万美元）且支持中文优化。 - DeepSeek-R1 ：专用模型，在数学、代码、自然语言推理等任务上性能接近OpenAI O1，训练成本仅600万美元。完全开源，提供硬件适配方案。
