DeepSeek多模态交互在AI融合方面展现出了巨大的潜力，但能否真正解锁新境界还存在多方面的考量。
一、DeepSeek多模态交互的优势
DeepSeek在多模态交互方面有诸多积极表现。从技术角度看，它不断推出新的模型，如JanusPro7B等，这些模型在多模态能力上有独特之处。就像在传统语音交互场景下ASR和NLU模块相互独立会产生诸多问题一样，DeepSeek的多模态交互试图打破不同模态之间的壁垒，让信息传递和整合更加高效。它可以整合文本、图像等多种信息来源，这类似于GaussMind将语音和语义闭环融合来提高准确率，DeepSeek或许能在多模态交互中提高对各种任务的处理准确率。
二、面临的挑战
要解锁AI融合新境界并非易事。目前AI技术整体在一些方面还存在不足，例如缺乏工业级的专业整合软件，这可能也会影响DeepSeek多模态交互在工业应用场景下的融合效果。而且在人物、场景的一致性，人物表演及动作交互等方面AI技术仍有待提升，DeepSeek也需要克服这些在多模态交互场景下可能出现的类似问题。
三、发展前景