Descripción: La fusión de características es un proceso fundamental en el ámbito de los modelos multimodales, donde se busca combinar múltiples características provenientes de diferentes modalidades, como texto, imagen y audio, para mejorar el rendimiento del modelo. Este enfoque permite que los sistemas de inteligencia artificial integren información diversa y compleja, facilitando una comprensión más rica y precisa del contexto. La fusión de características puede llevarse a cabo en diferentes etapas del procesamiento de datos, ya sea a nivel de características individuales, donde se combinan vectores de características, o a nivel de decisiones, donde se integran las salidas de diferentes modelos especializados. Esta técnica es especialmente relevante en aplicaciones donde la información de múltiples fuentes puede complementar y enriquecer la interpretación de datos, como en la clasificación de imágenes con descripciones textuales o en sistemas de recomendación que utilizan tanto datos de usuario como contenido multimedia. La fusión de características no solo mejora la precisión de los modelos, sino que también permite una mayor robustez frente a la variabilidad de los datos, haciendo que los sistemas sean más adaptativos y eficientes en su funcionamiento.
