多模态技术的发展经历了长期探索与积累。早期具有代表性的工作是2021年提出的CLIP（Contrastive Language–Image Pre-Training）。该模型通过大规模图文对比学习，实现视觉与语言表示空间的有效对齐，为跨模态特征对齐与联合表示学习提供了关键技术支撑，典型应用包括图文检索、零样本分类等。然而，这一阶段的模型仍以特定任务为导向，缺乏统一的推理能力和通用泛化能力。自202

SolonCode 是基于 Java + Solon AI 开发的。

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