AI Agent 如何处理多媒体数据？

AI Agent 通过利用先进的深度学习模型执行图像识别、音频分析或视频理解等感知任务来处理多媒体数据。它们能够同时解释非结构化的视觉、听觉和文本输入。

关键原则涉及利用多模态 AI 架构，通常结合用于图像的卷积神经网络（CNN）、用于序列的循环神经网络（RNN）或 Transformer，以及音频处理网络。训练需要大量多样化的带标注数据集。处理通常需要大量计算资源，通常在云环境中处理。准确性很大程度上取决于模型架构设计和训练数据质量。

实际实施通常包括几个核心步骤：摄取原始数据（图像、音频、视频），预处理并将其转换为兼容格式，使用特定神经网络从每种模式中提取特征，整合特征进行整体解释，识别模式或做出预测，最后生成结构化输出或可操作洞察。这支持了自动内容审核、医学影像诊断、智能监控和沉浸式娱乐体验等应用。