首个多模态连续学习综述，港中文、清华、UIC联合发布

多模态连续学习（MMCL）成为AI研究热点，旨在使模型能从多模态数据中连续学习。港中文、清华和UIC学者发表综述论文，指出MMCL面临四大挑战：模态失衡、复杂模态交互、高计算成本及预训练零样本能力退化。论文将现有方法分为四类，并提出未来研究方向，包括提高模态数量与质量、更好的模态交互策略和参数高效微调等。
来源：https://mp.weixin.qq.com/s/2ONfTfOtAJXtjMsg2f2baQ