跨模态表示在多模态人工智能中指的是不同类型数据（如文本、图像和音频）的整合与理解方式。基本上，这些表示使系统能够处理和关联来自多种模态的信息，从而对内容有更全面的理解。例如，训练于文本和图像的模型可以学习将书面描述与相应的视觉元素关联起来，从而促进需要同时理解这两种数据类型的任务，例如为图像生成标题。
一个清晰的跨模态表示例子可以在图像标注系统中找到。在这样的系统中，人工智能模型可能会通过卷积神经网络（CNN）捕捉图像的视觉内容，同时通过循环神经网络（RNN）或变换器理解给定文本的语言结构。跨模态表示通过对齐来自两个模态的特征，使模型能够基于学习到的关联生成准确且上下文相关的图像描述。这种整合增强了模型在视觉和文本信息基础上生成连贯输出的能力。
另一个实际实例是在处理结合语音和视觉辅助请求的语音助手中。例如，当用户在展示地图时询问天气时，人工智能需要同时处理口语和视觉地图。跨模态表示可以帮助人工智能理解口头指令与视觉元素之间的关联，从而提高其提供相关和上下文回应的能力。通过整合不同数据类型的信息，采用跨模态表示的系统可以更高效、准确地执行任务，从而提升用户体验。