一种单体化长序列多模态数据处理与特征融合系统及方法

本发明属于属于人工智能技术领域，公开了一种单体化长序列多模态数据处理与特征融合系统及方法，本发明通过时空信息密度量化实现动态自适应采样，在特征提取源头截断冗余帧；将多模态混合专家内嵌于 LLM 底层，配合 RMS 方差重标定实现视听特征与文本表征空间物理同构，消除级联架构特征损耗与参数冗余；采用互信息最大化 + 最小描述长度双重信息论约束完成跨模态无损对齐，构建分层时序索引与时序衰减稀疏检索机制，在有限上下文窗口精准定位长时序关键特征。本发明大幅降低超长视频推理显存开销，提升长时序因果推理准确率，显著抑制多模态生成幻觉，适用于智能监控长视频审计、长视频问答、多模态复杂文档解析、具身智能感知等场景。测试显示长时序任务准确率较传统级联模型提升最高 22.6%，时序定位任务提升 27.3%，幻觉发生率大幅下降。