即使经过对抗训练，模型仍可能被未知攻击突破。运行时防御在推理阶段介入，包括输入预处理（如随机化、去噪）、特征净化（如MagNet的重构网络）和异常检测（如激活异常监控）。这些技术不修改原始模型，部署灵活，可作为其他防御策略的补充层。AI安全不是阻碍创新的绊脚石，而是确保技术可持续发展的基石。构建真正可靠的AI系统需要技术、工程和伦理的三维协同。当我们将安全思维融入AI设计DNA，而非作为事后补救，

🎨 本文深入解析多模态大模型(MMLM)的技术内核与工程挑战，从跨模态表示学习到联合推理优化，揭示如何构建高效的图像-文本理解与生成系统。结合对比学习、模态融合门控机制与渐进式训练策略，提供工业级实现方案。通过PyTorch实现的核心代码，展示如何解决模态对齐、信息不对称等关键问题，打造响应迅速、理解精准的多模态AI系统，释放跨模态智能的商业价值。

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