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华科与地平线提出 Multimodal Flow 全连续多模态建模新路线
原标题：不做Token化，也不搞双系统！多模态模型有了第三条路
- 语言与视觉各自保留连续嵌入，共享单一 Flow Matching 目标，避免视觉 Token 量化带来的高频细节损失
- 无需同时维护离散预测与连续扩散两套目标函数和采样流程，降低联合优化与工程复杂度
- 在同等数据与参数预算的受控对比中全面超越混合式与全离散架构，预训练知识可迁移至下游任务
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AI 聚合热点事件 · 2026/11/5
华科与地平线提出 Multimodal Flow 全连续多模态建模新路线
1 篇收录报道1 家独立信源交叉印证持续跟踪至 2026/11/5 16:21:00
全景综述与最新动态
1 家信源交叉印证华中科技大学王兴刚团队与地平线等机构提出 Multimodal Flow，用全连续路线统一语言与视觉建模：两者保留在各自连续嵌入空间，共享同一个 Flow Matching 目标，无需视觉量化，也无需维护离散与连续两套系统。在同等数据与参数预算的受控对比中，该架构表现优于混合式与全离散方案，且预训练知识可高效迁移至下游任务。
最新动向/华中科技大学王兴刚团队与地平线等机构提出 Multimodal Flow，用全连续路线统一语言与视觉建模：两者保留在各自连续嵌入空间，共享同一个 Flow Matching 目标，无需视觉量化，也无需维护离散与连续两套系统。在同等数据与参数预算的受控对比中，该架构表现优于混合式与全离散方案，且预训练知识可高效迁移至下游任务。
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