跨模态智能技术是指 将不同类型的数据（如文本、图像、语音等）进行转换，并且保持它们的语义一致性的技术。这是人工智能领域中一个非常具有挑战性的难题，因为不同类型的数据有着不同的特征和表现形式。
跨模态智能技术的核心在于解决不同数据模态之间的信息传递和知识融合问题。通过将一个模态的数据作为输入，生成与之对应的另一个模态的输出，从而突破单一模态的局限性，提高信息处理的准确性和丰富性。
具体应用包括：
跨模态学习：
旨在解决不同数据模态之间的信息传递和知识融合问题。
跨模态大模型：
能够同时处理多种不同类型信息的人工智能模型，例如视觉-语言大模型，可以同时处理和理解图片和文字信息。
跨模态生成技术：
将不同模态的数据进行融合和转换，例如将文本描述转化为图像或音频，或将图像转化为文字描述等。
跨模态提示学习模型：
结合不同模态（如图像、文本、音频等）的信息，实现更加全面深入的理解和表达。
这些技术正在逐渐应用于各种场景，如自然语言处理、计算机视觉、语音识别和生成等，未来有望在更多领域发挥重要作用，提升人机交互的自然性与灵活性。