“视觉-语言模型（VLMs）处理视觉和文本数据，以理解和生成结合这两个领域的信息。为了有效处理文本和图像中的文化差异，VLMs依赖于包含广泛文化背景和表现形式的多样化训练数据集。这种多样性使它们能够学习不同的视觉符号、传统和语言细微差别。例

“是的，数据增强可以在推理过程中应用，但理解其背景和目的非常重要。通常，数据增强是在训练阶段使用的，以帮助模型更好地泛化，通过让模型接触到更广泛的输入数据。然而，在某些情况下，在推理阶段增强数据也是有益的，特别是在测试模型的鲁棒性或输入数据

多模态人工智能整合了文本、图像和音频等多种数据形态，以增强产品设计和原型制作。在这个背景下，它使设计师和工程师能够利用多种输入，创造出更直观和功能更强大的产品。例如，一个正在研发新智能手机的团队可以使用人工智能系统，同时分析用户反馈、设计草