大型語言模型

深度分析

從 LLM 到多模態系統：潛在空間的基礎、演進與應用前景

在語言模型持續突破的背景下，研究聚焦於將推理與感知等功能搬移至連續的潛在空間，以克服離散文字的冗餘與序列成本。此方法透過架構、表示、計算與最佳化四大機制，提升多模態規劃與記憶等能力。預期將推動下一代智能系統的效能與可擴展性。目前文獻仍分散於不同機制、模態與任務，缺乏統一框架。