本文探讨了多模态转换器在大脑编码中的有效性，发现VisualBERT优于传统模型。研究结合fMRI信号与图像语义，提出BraVL方法，提升视觉类别解码准确性。同时介绍了MindSemantix框架和BrainChat生成模型，成功实现fMRI字幕生成和问题回答，展示了多模态处理的潜力。

本文探讨了多模态转换器在大脑编码中的有效性，发现VisualBERT优于传统模型。研究结合fMRI信号与图像生成，提出了新的重建框架，展示了在神经科学和图像生成领域的应用潜力。

本研究探讨了多模态转换器在音视频表示学习中的应用，提出了新的参数共享方案和实例相似性负采样方法。介绍了高分辨率视频-语言预训练模型HD-VILA及其在多个任务中的表现，并提出了多模态预训练统一范式mPLUG-2和视频分析基准Video-MME，强调了改进多模态理解和生成的必要性，展示了在视频合成和压缩任务中的优势。

该研究利用生成模型和深度学习构建物理系统的仿真模型，提出了新方法ViTree用于细粒度视觉分类，增强了模型的可解释性。通过可视化分析系统EL-VIT，帮助用户理解ViT的工作机制，并提出“深度视觉解释”框架以提高深度学习模型的可解释性。此外，研究介绍了VL-InterpreT工具，展示多模态转换器的注意力和隐藏表示。