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　　近年来，多模态表示学习在人工智能领域取得显著进展，CLIP和SigLIP成为里程碑式模型。CLIP由OpenAI提出，通过对比学习对齐图像与文本嵌入空间，具备强大零样本学习能力；SigLIP由Google开发，采用sigmoid损失函数优化训练效率与可扩展性。两者推动了多模态大型语言模型（MLLMs）的发展，如LLaVA、BLIP-2和Flamingo等，实现了视觉问答、图像描述生成等复杂任务。这些模型不仅拓展了理论边界，还为医疗、教育等领域释放技术潜力，标志着多模态智能系统的重要进步。