本文探讨了跨模态注意力机制。它阐述了该技术如何通过查询（Q）、键（K）、值（V）的交互，实现图像与文本等不同模态信息的动态对齐与智能融合。报告系统梳理了从早期探索到CLIP、Flamingo等现代统一大模型的演进路径，分析了其技术实现、性能评估与面临的挑战，并展望了硬对齐、生成式融合等前沿创新方向，为多模态人工智能研究提供了全面的综述。

本文介绍了注意力机制在计算机视觉和自然语言处理任务中的应用。首先解释了不使用注意力机制的传统模型存在的问题,如缺乏泛化能力、长期依赖问题、瓶颈问题等。然后分别介绍了在图像描述任务和机器翻译任务中使用注意力机制的方法,说明了注意力机制如何解决传统模型的缺陷。最后介绍了 Transformer 模型及其中的 Self-Attention 机制,指出 Self-Attention 可以有效捕获输入序列中元素之间的相关性,从而避免了 RNN 等时序模型存在的梯度问题。