2025多模态好发论文的方向！

主要观点总结

本文主要介绍了多模态在多领域的应用及研究趋势，包括七大方向：多模态大模型、多模态预训练、多模态生成、多模态感知、多模态推理、多模态数据高效学习、多模态可解释。文章详细描述了每个方向的研究内容和代表性论文。

关键观点总结

关键观点1: 多模态成为AI领域的研究热点，具有广泛的应用前景。

文章介绍了多模态的研究趋势和七大方向，展示了其目前在AI领域的重要性和广泛应用。

关键观点2: 文章梳理了每个方向的代表性论文和最新进展。

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关键观点3: 多模态研究的关键领域包括大模型、预训练、生成、感知、推理、数据高效学习和可解释性。

文章详细阐述了这些领域的研究重点和发展趋势，展示了多模态研究的多样性和深度。

文章预览

作为AI领域的大势所趋， 多模态 可谓是火的一塌糊涂，在各大顶会都是霸榜的存在！ 关于它的研究，近来也发生了诸多变化：跨界缝合成为新风向，比如用多模态模型分析财报文本+管理层表情+市场指标预测企业价值；研究视角也从静态分析，走向动态推理；模型的可解释性、结合垂直领域开发专属大模型等也成为重点！ 为让大家能够紧跟领域前沿，早点发出自己的顶会， 我给大家梳理了目前还好出创新点的7大方向 ：多模态大模型、多模态预训练、多模态生成、多模态感知、多模态推理、多模态数据高效学习、多模态可解释。 每个方向还给大家准备了代表性论文、最新论文和源码，共 100篇 ！ 扫描 下方二维码，回复 「 100多态」 免费获取 全部论文合集及项目代码 1.多模态大模型 论文：Harnessing Multimodal Large Language Models for Multimodal Sequential  Reco ………………………………