Fusión entre modalidades
Combinar señales heterogéneas de texto, visión y audio en representaciones compartidas coherentes.
Área de investigación
Inteligencia multimodal
Investigación en comprensión de texto, imagen, audio, vídeo y documentos mediante razonamiento unificado, contextualización y sistemas de aprendizaje cruzado entre modalidades diseñados para aplicaciones de IA en el mundo real.
Pulse EchoIris Orbit
Pilares principales de investigación
Razonamiento entre modalidades
Permitir que los sistemas infieran, verifiquen y razonen a través de múltiples modalidades de entrada con coherencia contextual.
Comprensión de vídeo y audio
Construir modelos temporales robustos para la detección de eventos, interpretación de escenas y comprensión de múltiples flujos.
Sistemas visión-lenguaje para documentos
Integrar OCR, análisis de diseño (layout), extracción semántica y comprensión del lenguaje para documentos empresariales.
Anclaje contextual
Anclar las salidas en fuentes fiables y en evidencia multimodal para decisiones confiables y listas para producción.
Enfoque actual
01
Flujos de embeddings unificados entre modalidades
02
Pilas de razonamiento para documento + visión + lenguaje
03
Optimización de inferencia multimodal en tiempo real
04
Benchmarks de evaluación para la fiabilidad entre modalidades
Construir inteligencia multimodal unificada
Colabore con OpenQCore Research para desarrollar sistemas de IA multimodal escalables y fiables.