多模态人工智能在数据挖掘中扮演着重要角色，它通过整合和处理来自多种来源和格式的信息，如文本、图像、音频和视频，使系统能够更全面地分析数据，并通过捕捉可能在处理单一数据类型时忽视的关系和模式来丰富见解。例如，在社交媒体分析中，多模态人工智能可

“群体智能通过利用简单的规则和集体行为在嘈杂的环境中进行适应，使得个体代理即使面对不确定性也能做出决策。在这样的环境中，噪声可能会干扰代理收集准确的信息。然而，群体系统仍然可以依靠群体动态的力量有效运作。例如，当一组机器人搜索目标时，它们可

“嵌入（Embeddings）的评估基于其捕捉数据中有意义的关系和相似性的能力，特别是在信息检索、聚类和分类等任务中。一种常见的评估嵌入的方法是使用相似性度量，例如余弦相似度或欧氏距离。这些指标有助于确定两个嵌入关系的紧密程度，这在推荐系统