---

📜 Embracing Unimodal Aleatoric Uncertainty for Robust Multimodal Fusion

---

本文没有源码，适合基础好的读者

🍞 1：研究背景与问题定义

🍫 1.1 多模态融合的黄金承诺与现实落差

在人工智能的迅猛发展浪潮中，多模态学习（Multimodal Learning）扮演着越来越重要的角色。我们日常生活中的感知信息并非单一形式：人类在对话中同时理解对方的语气（语音）、表情（视觉）和措辞（文本）；一款智能助手在处理任务时，往往需要联合处理图像、文字、语音、视频等多种模态信息。

基于此，多模态融合（Multimodal Fusion） 作为一种提升AI系统泛化能力、增强表示表达力的手段，受到了广泛关注。其基本目标是：

将不同模态中的互补信息进行整合，以获取更鲁棒、更准确的联合表征。

早期方法主要采用Early Fusion（特征级拼接）或Late Fusion