Fusion intermodale
Combiner des signaux hétérogènes issus du texte, de la vision et de l'audio en représentations partagées cohérentes.
Domaine de recherche
Intelligence multimodale
Recherche sur la compréhension du texte, des images, de l'audio, de la vidéo et des documents via des systèmes de raisonnement unifiés, d'ancrage contextuel et d'apprentissage intermodal conçus pour des applications d'IA réelles.
Pulse EchoIris Orbit
Piliers de recherche
Raisonnement intermodal
Permettre aux systèmes d'inférer, de vérifier et de raisonner à travers plusieurs modalités d'entrée avec une cohérence contextuelle.
Compréhension vidéo et audio
Construire des modèles temporels robustes pour la détection d'événements, l'interprétation de scènes et la compréhension multi-flux.
Systèmes vision-langage pour documents
Intégrer l'OCR, l'analyse de la mise en page, l'extraction sémantique et la compréhension linguistique pour les documents d'entreprise.
Ancrage contextuel
Ancrer les résultats dans des sources fiables et des preuves multimodales pour des décisions fiables et prêtes pour la production.
Priorités actuelles
01
Pipelines d'embeddings unifiés entre les modalités
02
Piles de raisonnement document + vision + langage
03
Optimisation de l'inférence multimodale en temps réel
04
Benchmarks d'évaluation pour la fiabilité intermodale
Développer une intelligence multimodale unifiée
Collaborez avec la recherche OpenQCore pour développer des systèmes d'IA multimodale évolutifs et fiables.