今天和大家分享一个医学AI的“真香”赛道：多模态医学图像。临床场景的MRI、CT、超声、眼底照等模态数据昂贵又稀缺，全量微调大模型也易泄露隐私；再加上配准误差、缺失模态、跨域差异，逼得研究者把高效迁移玩出花：用Jacobian图或扩散先验做统一表征，早-晚融合+热卡插补解决缺失，CNN/Transformer/RF异构集成实现小样本快速适配，辅以MMD或对比正则提升跨域鲁棒性。

分享一个深度学习领域很有价值的研究方向：复杂场景下的模型高效适配与多任务协同。众所周知，深度学习在实际应用中常面临图像退化（如雾、湍流）的干扰、多任务学习中的“灾难性遗忘”，以及复杂模型部署效率等问题。当下对这一方向的研究也因此更受关注，创新多围绕预训练模型的迁移利用、轻量动态的特征融合机制、统一的多任务优化框架等展开。

分享一个大模型时代很有潜力的研究方向：小波变换+CNN。随着深度学习的发展，小波变换与CNN的结合受到了越来越多的关注。小波变换能够有效地提取信号的多尺度特征，而CNN则擅长处理图像等复杂数据。两者的结合不仅在图像压缩、语音情感识别等领域取得了显著成果，还为解决特征提取和模型优化等问题提供了新的思路。

在多模态大模型（MLLM）时代，特征融合与目标检测的研究方向正变得愈发关键。从红外与可见光图像的融合，到语音活动检测中的特征融合，再到多模态目标检测中的特征学习，不仅展示了特征融合在不同领域的广泛应用，也揭示了该方向的创新趋势。例如，通过引入注意力机制和动态特征融合，可以显著提升小目标检测的性能。这些创新点逐渐成为顶会顶刊paper发表热门方向，如果你对这一领域感兴趣，建议从这些创新点入手。

EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS 是于 1990 年创办的人工智能领域学术期刊，属于中科院计算机科学大类一区 Top 期刊。

《NEURAL NETWORKS》作为双 1 区 TOP、影响因子高达6.3的期刊，年发文量稳定且对国人较为友好，其涵盖的研究方向广泛，是一个具有重要学术价值和影响力的展示平台。

EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS 是于 1990 年创办的人工智能领域学术期刊，属于中科院计算机科学大类一区 Top 期刊。

OpenAI 近期开源的 GPT-OSS 模型，以其简洁而精妙的架构设计引发了行业广泛关注。这两款分别名为 gpt-oss-20b 和 gpt-oss-120b 的模型，不仅在参数规模与运行效率上展现出独特优势，更在技术细节中暗藏着大模型架构演进的新思路。结合对模型实测体验与行业技术争议的观察，我们或许能从中窥见未来大模型发展的若干方向。

上个月，智谱开源的 GLM-4.5系列大模型在 AI 圈掀起热潮。这个包含 3550 亿总参数的旗舰模型，不仅首次实现推理、编码与智能体能力的原生融合，更在 12 项全球权威测试中拿下综合第三的成绩 。

大模型时代，伴随深度学习卷到飞起的今天，特征提取模块依旧是“永远的首选”。它像一把万能筛子，门槛低到只需改注意力、加掩码、搬最优传输，就能在一两个 epoch 内刷新 SOTA，堪称新手速成顶会的黄金赛道。