本文探讨了多模态学习中的缺失模态问题，提出了高模态模型HighMMT和模态蒸馏框架等新方法，以提高鲁棒性和性能。研究表明，这些方法在处理模态缺失时表现优异，能够在多个基准数据集上取得先进成果。