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众多高性能模型中，后来居上的文澜为何成了世界级“领跑者”？
如上，给定一张“生日蛋糕”的图片，强相关模型可能会输出 生日蛋糕的蜡烛在燃烧，本文内容基本与图片保持一致，而弱相关则可能输出 今天的减肥计划又泡汤了，它尝试从更高的内涵层次上理解图像信息。
换言之，弱相关使文澜模型对文本/图像信息的理解不仅局限于“等价”关联，而是进一步扩展到了“场景”关联、“因果”关联等。
事实上，多模态之间的语义融合问题一直是人工智能领域一项极具挑战性的工作。2005年，《Nature》期刊曾发表一篇文章，表明人类对同一实体的图像和文字两种模态的认知是在同一神经元上激活的，二者会被映射到同一个空间。
类似地，为了模仿人脑的建模过程，AI模型在预训练过程中，通常会事先把数据集中的图像编码成一� ....

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