# Lluna

多模态协同在模态缺失时可能不如单个存活模型准确，Lluna把每个单模态模型的直接预测保留为私有路径，再用图上的公共分支做残差修正，并沿单模态移除链让信息更全的状态指导更少的状态。在情感计算、场景理解和医学预测的八个数据集上，非完整输入状态的平均表现比最强基线平均相对提升4.26%，最小输入下八个任务的协同增益均为正。

多模态协同在模态缺失时可能不如单个存活模型准确，Lluna把每个单模态模型的直接预测保留为私有路径，再用图上的公共分支做残差修正，并沿单模态移除链让信息更全的状态指导更少的状态。在情感计算、场景理解和医学预测的八个数据集上，非完整输入状态的平均表现比最强基线平均相对提升4.26%，最小输入下八个任务的协同增益均为正。