多模态AI技术现状 - 当前多模态模型在视觉识别上存在显著局限，无法真正"看见"图像，仅能处理数字化后的张量数据（如224x224彩色图转化为150528个数值的矩阵）[9] - 视觉识别依赖人工标注的图-文配对数据（如服装图+黑卫衣标签），通过将图像分块为16x16网格并生成嵌入向量来建立高维指纹[12][13] - 听觉模态发展相对成熟，因音频波形作为一维时间序列更易处理，且数据获取成本较低[9] 图像识别机制与局限 - 模型通过统计概率输出结果，当训练数据中某种模式（如五指手掌）占比过高时，会强烈偏向该模式（六指手掌被识别为五指的概率达99%）[14][15] - 图像识别本质是图向量与文向量的映射匹配，文字标签权重可能压倒视觉特征（如"雷碧"包装因文字识别被纠正为"雪碧"）[26][27] - 任务粒度影响输出，手部识别通常以判断"是否手部"为目标，而非精确计数手指数量[18] 数据偏差与行业应用挑战 - 训练数据仅覆盖真实世界的"主干道路"，长尾场景（六指手、工业缺陷）需额外投入采样与合成数据[30][31] - 医疗等复杂领域面临模糊边界（相似症状对应不同疾病）、动态演化（病情突变）等超出当前模型架构的问题[32] - 基础模型在缺乏特定领域数据（如医学伦理）时，堆砌算力会导致"严密而精准的错误"[34] 技术本质与发展路径 - AI本质是概率驱动的规律统计器，其"视觉能力"完全依赖标注数据构建的概率世界[16][38] - 行业应用需通过补充场景数据、重塑任务目标来校准模型，医疗影像等垂直领域需定制化解决方案[36][40] - 当前多模态模型能力边界受限于训练数据覆盖范围，突破需持续注入更贴近真实世界的样本[39][41]