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　　GPT-40、DeepSeek-V3 等新一代多模态大模型的出现，标志着 AI 认知能力从单一符号处理向跨模态融合的质变。多模态技术通过文本、图像、语音的联合建模，使 AI 系统能够理解语境中的隐含语义，例如 Google Gemini 可同时解析医学影像与病历文本，辅助癌症诊断准确率提升 37%（Nature, 2024）。这种技术突破催生了对多维度数据标注的需求，要求标注任务从单一文本分类扩展到跨模态对齐、场景化语义标注等复杂场景。

　　长文本处理技术使大模型能够处理十万字级文档，支持法律合同解析、学术文献综述等专业场景。例如，Meta 的 SeamlessM4T 模型实现 200 种语言的长文本实时翻译，其训练依赖于千万级句对的精细化标注。与此同时，知识蒸馏技术使模型参数压缩 90% 以上，如 DistilBERT 模型体积仅为 BERT 的 40%，但推理速度提升 60%，这使得边缘设备的数据标注成为可能，推动标注场景从云端向终端延伸。