好的，没问题。 Perceiver IO: 利用潜变量（Latent Array）处理任意模态输入的通用架构解析 大家好！今天我们要深入探讨一篇非常重要的论文，它对多模态学习和通用人工智能架构产生了深远的影响，那就是DeepMind的Perceiver IO。Perceiver IO的核心思想是利用一个固定大小的潜变量数组（Latent Array）作为信息瓶颈，并通过交叉注意力机制（Cross-Attention）将来自不同模态的输入编码到这个潜变量空间中，最终利用解码器根据潜变量数组预测目标输出。 1. Perceiver IO 的动机与核心思想 传统的Transformer架构在处理长序列输入时面临着计算复杂度瓶颈。Transformer的自注意力机制的计算复杂度是序列长度的平方级别，这使得处理图像、视频、音频等高维数据变得非常困难。Perceiver IO旨在解决这个问题，它将输入编码到固定大小的潜变量空间，从而将计算复杂度从输入序列长度的平方降低到输入序列长度的线性级别。 Perceiver IO的核心思想可以概括为以下几点： 利用潜变量数组作为信息瓶颈： Perceiver …