在当今人工智能领域，多模态学习正逐渐成为研究和应用的热点。多模态学习旨在通过整合来自不同模态（如文本、图像、音频等）的信息，提升模型的泛化能力和性能。然而，传统的多模态学习方法往往面临模态异构性、计算复杂度高以及模型扩展性差等挑战。Perceiver作为一种新型的通用架构，以其独特的优势为多模态学习
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在当今人工智能领域，多模态学习正逐渐成为研究和应用的热点。多模态学习旨在通过整合来自不同模态（如文本、图像、音频等）的信息，提升模型的泛化能力和性能。然而，传统的多模态学习方法往往面临模态异构性、计算复杂度高以及模型扩展性差等挑战。Perceiver作为一种新型的通用架构，以其独特的优势为多模态学习