中国香港中文大学和上海 AI 实验室的研究人员提出一种名为 Meta-Transformer 的全新多模态学习框架，旨在解决传统深度学习模型在处理不同数据形式时存在的模态差异问题。传统方法需要构建单独的网络来编码每种数据模态，而 Meta-Transformer 则通过使用相同的参数集对十二种不同模态进行编码，实现了更加集成的多模态学习。

Meta-Transformer 的框架由三个组件组成：数据到序列标记的模态专家、跨模态提取表示的模态共享编码器以及用于下游任务的任务特定头部。通过这种简单而有效的方法，Meta-Transformer 可以高效地训练任务特定和模态通用的表示。

研究人员在多个标准数据集上对 Meta-Transformer 进行了广泛的研究，结果显示它在处理多模态数据方面表现出色。仅使用来自 LAION-2B 数据集的图片进行预训练，Meta-Transformer 就能在各种多模态学习任务中超越现有技术。

综上所述，Meta-Transformer 是一种独特的多模态学习框架，通过使用相同参数集同时提取多个模态的表示，为统一多模态学习开辟了新的方向。这项研究为统一各种模态的框架发展提供了新的可能性。