多模态AI是指能够处理多种数据类型的人工智能系统，这些数据类型包括文本、图像、音频等。大模型则是指在深度学习中，使用大量参数的神经网络模型。
技术差异：
1. 数据类型：多模态AI可以同时处理多种数据类型，如文本、图像、音频等，而大模型通常只处理一种或两种数据类型。
2. 计算资源：由于多模态AI需要处理的数据类型更多，因此需要更多的计算资源。而大模型则需要更多的训练数据和更强大的硬件设备。
3. 训练方法：多模态AI的训练方法通常是将多种数据类型结合起来进行训练，而大模型的训练方法则是通过优化单一参数进行训练。
应用场景：
1. 自动驾驶：多模态AI可以通过识别车辆周围的环境，如行人、车辆、路标等，来做出正确的驾驶决策。而大模型则可以通过分析大量的交通数据，预测未来的道路情况。
2. 语音助手：多模态AI可以通过理解和生成自然语言，与用户进行交互。而大模型则可以通过分析用户的语音输入，提供相应的服务。
3. 推荐系统：多模态AI可以通过分析用户的浏览历史和喜好，提供个性化的推荐。而大模型则可以通过分析用户的行为和偏好，预测用户的兴趣。
4. 医疗诊断：多模态AI可以通过分析患者的病历和检查结果，提供准确的诊断。而大模型则可以通过分析大量的医学数据，预测疾病的发展趋势。
5. 内容创作：多模态AI可以通过分析用户的兴趣和喜好，提供个性化的内容推荐。而大模型则可以通过分析用户的行为和偏好，预测用户的需求。
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