“嗯，差不多这意思。”顾青应了一声，“信息太多的时候，让模型自己学，哪些信息更要紧，就多‘瞅’几眼，分量给足点。”
“那……”念念歪着小脑袋，小手指头隔空点了点顾青电脑屏幕上那些乱麻般的数据流示意图，“它们干嘛非得弄成一样的东西，再加一起呢？”
她努力想着词儿，小眉头都快拧成个疙瘩：“它们本来就不一样嘛。就、就像画画，红颜色跟蓝颜色倒一块儿，就变紫色了。可是，我们心里知道，那紫色里头，有红的，也有蓝的。能不能……不非把它们变成紫色？就让红的还是红的，蓝的还是蓝的，用得着的时候，再看看哪个颜色更顶用？”
顾青整个人顿住了。
不把它们硬变成紫色……
让红是红，蓝是蓝……
用得着的时候，再看哪个更顶用……
脑子里某个堵塞的地方，哗啦一下，通了！
对啊！
他妈的！
现在这些方法，都急着在最开始就把不同模态的数据往一个框子里硬塞，非要弄成一个所谓的“统一特征空间”。这不就是非把红和蓝搅和成紫色吗？这过程中，各自的“味儿”肯定就淡了，信息也丢了！
换个玩法呢？
不着急融合！
让每个模态的数据，先在自己的跑道上跑个够，把各自的特征挖深挖透，保持原汁原味！
等到了要做判断、做预测的关键节点，再弄个更聪明的“总调度”——比如升级版的注意力机制，或者更骚包的门控网络——让它根据任务和情况，自己判断：现在这一下，是图像信息（红）给力，还是文本信息（蓝）更关键？又或者，生理信号（绿）藏着别人都没有的线索？
不是傻乎乎地加一起，是动态地、有重点地一起干活！
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