"多模态人工智能专注于整合和分析来自不同模态的数据，如文本、图像、音频和视频。该领域的关键研究方向包括表示学习，模型在此过程中学习有效地表示和组合不同类型的数据，以及跨模态检索，允许在不同格式中搜索内容。例如，一个多模态人工智能系统可能会被

未来的llm可能会通过与动态知识库、api和实时数据流的集成来处理实时数据。这些模型不仅依赖于静态预训练，还将访问外部资源以检索最新信息，从而使它们能够提供及时准确的响应。例如，像Google的Bard这样的模型已经与实时搜索结果集成在一起

数据治理在支持数据共享方面发挥着至关重要的作用，通过建立一个框架来确保数据的准确性、一致性、安全性，并确保合适的用户可以访问数据。明确的治理策略列出了指导数据如何在不同团队、部门甚至组织之间共享的政策、程序和标准。通过设定清晰的指南，明确谁