的不断完善、互联网海量真实数据的积累和生成式预训练的广泛应用，使得人工智能模型在自然语言理解、语音处理、计算机视觉等领域地交叉应用取得显着进展。
2022 年，技术上的突出进展来自于 bEit-3 多模态基础模型，该模型在视觉 - 语言任务处理上具备出色表现，包括视觉问答、图片描述生成和跨模态检索等。 bEit-3 通过统一的模型框架和骨干网络（ backbone ）建模，能够更加轻松地完成多模态编码和处理不同的下
有任务。另一方面， cLIp （ contrastiveLanguage-Image pre-training ）的 广 泛应用也促进了多模态模型的技术发展。cLIp 作为基于对比学习的预训练模型，负责从文本特征映射到图像特征，能够指导 GAN 或扩散模型（ diffusionmodel ）生 成 图 像。 在 文 生 图 领 域，Stable diffusion 也使用了 cLIp ，它能够通过文本提示调整模型，并借助扩散模型改善图像质量。与此同时，开源极大的促进了多模态的融合和预训练模型的发展。通过开源来降低模型使用门槛，将大模型从一种新兴的 AI 技术转变为稳健的基础设施，已成为许多大模型开发者的共识。
多模态预训练模型的发展将重塑人工智能商业模式，并为人们的生产生活方式带来积极影响。对个人而言，类似cLIp 的多模态模型，将使更多非技术出身的人能够表达自己的创造力，无需再借助工具和编程专业能力。对企业来说，多模态预训练模型将成为企业生产效率提升的关键。商业模式上，具备大数据、算力资源和模型开发能力的科技企业，将会成为模型服务的提供方，帮助企业将基础模型的能力与生产流程融合起来，实现效率和成本最优。认知智能的发展，不会局限在文本或图像等单一的模态上。未来，如何针对不同模态建立更高效的模型架构和统一的骨干网络，使得大模型能够广泛地支持各种下游任务将成为主要挑战。在此基础上，更多的挑战来自于挖掘不同模态（如图像 - 文本，文本 - 自然语言，视频 - 文本）数据间的相关信息，并巧妙的设计预训练任务，让模型更好的捕捉不同模态信息之间的关联。
语音、视觉和多模态预训练模型将加速人工智能向通用基础模型方向演进。在这个演进过程中，深度学习与强化学习相互促进发展，融合大量行业知识，模型将具备在不断变化的环境中快速适应的灵活性。建立统一的、跨场景、多任务的多模态基础模型会成为人工智能发展的主流趋势之一。随着技术的不断成熟，大模型在开发成本、易用性、开发周期、性能上会更具优势，给产品化和商业化带来更多可能性。
注:（免责申明）本文仅为个人笔记，内含个股仅仅是作为分析参考，不能作为投资决策的依据，不构成任何建议，据此入市风险自担。股市有风险，投资需谨慎！
知音难觅，也是人生常态，一曲众寡，尽管少有人懂，但是我自有我的风采
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