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AI 综述
2026年10月21日,天津大学张长青在CNCC 2026作报告《广义多模态融合技术》,介绍团队在多模态表征、动态可信融合与通用预测基座Fusion Anything Model(FAM)上的研究。据雷锋网10月28日报道,其TMC方法用证据理论估计不确定性,使晶体结构识别准确率从约58%—59%提升至93.9%左右;FAM在18个真实数据集、12种模态和11类预测任务上测试,平均准确率较专用融合基线提高约6.9个百分点。目前该报告内容经单一来源披露,尚无后续进展。
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10月28日
雷锋网
天津大学张长青在 CNCC 2026 介绍广义多模态融合：从可信证据融合到 Fusion Anything 基座
天津大学张长青在 CNCC 2026 报告《广义多模态融合技术》，介绍团队在多模态表征、动态可信融合与通用预测基座 Fusion Anything Model（FAM）上的研究。TMC 方法用证据理论估计不确定性，晶体结构识别准确率从约 58%—59% 提升至 93.9% 左右。FAM 在 18 个真实数据集、12 种模态和 11 类预测任务上测试，平均准确率较专用融合基线提高约 6.9 个百分点。