“多模态人工智能通过整合不同类型的随时间变化的输入（如视频、音频和文本）来处理时间数据。处理时间数据的关键在于识别在这些输入随时间发展过程中出现的模式和关系。例如，在视频中，模型需要同时分析视觉帧序列和伴随的音频，以理解同时发生的动作或对话。通过将这些不同模态与各自的时间框架对齐，系统能够创建对正在处理的场景的全面理解。
一种常见的方法是使用递归神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）来分析数据序列。这些模型旨在保留来自先前输入的信息，使其能够识别随时间变化的趋势。例如，在一个监测心率的应用中，如果使用视频和音频输入，人工智能可以同时跟踪患者表情的变化和呼吸声。通过结合视频和音频的数据，人工智能能够识别出关键时刻，例如痛苦或平静的时期，从而对患者的状态进行更准确的评估。
此外，变压器模型已成为管理时间数据的有效工具，通过自注意机制，使模型能够更广泛地考虑不同时间步之间的关系。在像情感分析这样的场景中，分析一系列推文的情感变化，模型可以通过评估早期帖子和较新帖子之间的上下文来判断情感如何随时间变化。利用这些洞察，多模态人工智能能够提供更动态的响应，支持实时社交媒体趋势的见解或根据用户互动调整内容传递的自适应学习系统等应用。”