多模态推理任务是指利用多种感知模态的信息进行综合分析和判断的过程。多模态推理涉及至少两种不同的感知模态，最常见的是视觉和语言。这两种模态的信息可以是图片和文本、视频和语音等。多模态推理的目标是从不同模态的信息中获取更全面、更准确的理解和知识，以支持各种任务，包括视觉问答、视觉常识推理、视觉语言导航等。
视觉常识推理需要在理解文本的基础上结合图片信息，基于常识进行推理。给定一张图片、图中一系列有标签的boundingbox，VCR实际上包含两个子任务：{Q->A}根据问题选择答案；{QA->R}根据问题和答案进行推理，解释为什么选择该答案。
视觉语言导航是一种技术，它结合了计算机视觉、自然语言处理和自主学习三大核心技术，使智能体能够跟随自然语言指令进行导航。
多模态AI的实际应用
多模态AI已经在多个领域展现了强大的潜力，以下是一些实际应用的案例：
NO.01
医疗领域
多模态AI在医疗中的应用非常广泛，尤其是在医疗影像分析、病历记录整合等方面。通过将医学影像（如CT扫描、MRI等）和患者的文字病历数据结合，AI能够为医生提供更准确的诊断建议。这种多模态整合可以极大提升医生的诊断效率，减少误诊率。
NO.02
智能家居
多模态AI在智能家居中的应用非常广泛，尤其是在影像分析、IoT记录整合等方面。通过将影像（如CT扫描、MRI等）和者的文字数据结合，AI能够为医生提供更准确的设备连接建议。这种多模态整合可以极大提升家居的诊断效率，减少误诊率。
NO.03
虚拟助手
多模态AI使得虚拟助手变得更加智能，能够同时处理语音、文字和图像。未来的虚拟助手可能不只是听你说话，它们还能够“看”到你展示的图片或视频。例如，你可以向虚拟助手展示一个视频，询问它某个场景的详细情况，虚拟助手能快速理解并给出答案。
NO.04
教育与内容创作
多模态AI的未来与挑战多模态AI在开发和应用过程中面临多种挑战，但这些挑战也为未来的发展提供了机遇和方向未来研究方向包括：