// 多模态推理引擎的核心结构体
type MultimodalEngine struct {
    // 视觉编码器配置
    VisualEncoder *VisionTransformer
    // 文本编码器配置
    TextEncoder   *TextTransformer
    // 跨模态融合层
    FusionLayer   *CrossModalAttention
    // 任务解码器映射
    TaskDecoders  map[string]TaskDecoder
    // 推理配置
    Config        *EngineConfig
    // 资源管理器
    ResourcePool  *ResourcePool
}

// 引擎配置
type EngineConfig struct {
    // 模型路径
    ModelPath       string
    // 设备类型: cpu, cuda, tensorrt
    DeviceType      string
    // 批处理大小
    BatchSize       int
    // 最大序列长度
    MaxSeqLength    int
    // 量化精度: fp32, fp16, int8
    Precision       string
    // 推理超时时间
    Timeout         time.Duration
}

// 初始化多模态推理引擎
func NewMultimodalEngine(config *EngineConfig) (*MultimodalEngine, error) {
    // 初始化资源池
    resourcePool, err := NewResourcePool(config)
    if err != nil {
        return nil, fmt.Errorf("初始化资源池失败: %v", err)
    }

    // 加载视觉编码器
    visualEncoder, err := LoadVisionTransformer(config.ModelPath+"/vit", config)
    if err != nil {
        return nil, fmt.Errorf("加载视觉编码器失败: %v", err)
    }

    // 加载文本编码器
    textEncoder, err := LoadTextTransformer(config.ModelPath+"/llama", config)
    if err != nil {
        return nil, fmt.Errorf("加载文本编码器失败: %v", err)
    }

    // 初始化跨模态融合层
    fusionLayer, err := NewCrossModalAttention(config)
    if err != nil {
        return nil, fmt.Errorf("初始化融合层失败: %v", err)
    }

    // 注册任务解码器
    taskDecoders := make(map[string]TaskDecoder)
    taskDecoders["vqa"] = NewVQADecoder(config)
    taskDecoders["caption"] = NewCaptionDecoder(config)
    taskDecoders["classification"] = NewClassificationDecoder(config)

    return &MultimodalEngine{
        VisualEncoder: visualEncoder,
        TextEncoder:   textEncoder,
        FusionLayer:   fusionLayer,
        TaskDecoders:  taskDecoders,
        Config:        config,
        ResourcePool:  resourcePool,
    }, nil
}

// 多模态输入数据结构
type MultimodalInput struct {
    // 图像数据，支持多种格式
    ImageData []byte
    // 文本查询
    TextQuery string
    // 视频帧序列
    VideoFrames [][]byte
    // 输入元数据
    Metadata map[string]interface{}
}

// 预处理后的张量数据
type PreprocessedData struct {
    // 图像张量 [batch, channels, height, width]
    ImageTensor *Tensor
    // 文本token ID [batch, seq_len]
    TextTokenIDs []int64
    // 注意力掩码 [batch, seq_len]
    AttentionMask []int64
    // 帧序列张量 [batch, frames, channels, height, width]
    VideoTensor *Tensor
}

// 多模态数据预处理器
type MultimodalPreprocessor struct {
    // 图像处理器
    ImageProcessor *ImageProcessor
    // 文本分词器
    Tokenizer      *Tokenizer
    // 视频处理器
    VideoProcessor *VideoProcessor
    // 配置
    Config         *PreprocessConfig
}

// 预处理配置
type PreprocessConfig struct {
    // 图像尺寸
    ImageSize      int
    // 最大文本长度
    MaxTextLength  int
    // 视频帧采样率
    FrameRate      int
    // 是否启用数据增强
    EnableAugmentation bool
}

// 执行多模态数据预处理
func (p *MultimodalPreprocessor) Preprocess(input *MultimodalInput) (*PreprocessedData, error) {
    result := &PreprocessedData{}

    // 并行处理图像和文本，提高效率
    var wg sync.WaitGroup
    errChan := make(chan error, 2)

    // 处理图像数据
    wg.Add(1)
    go func() {
        defer wg.Done()
        if len(input.ImageData) > 0 {
            imageTensor, err := p.ImageProcessor.Process(input.ImageData, p.Config.ImageSize)
            if err != nil {
                errChan <- fmt.Errorf("图像预处理失败: %v", err)
                return
            }
            result.ImageTensor = imageTensor
        }
    }()

    // 处理文本数据
    wg.Add(1)
    go func() {
        defer wg.Done()
        if input.TextQuery != "" {
            tokenIDs, mask, err := p.Tokenizer.Encode(input.TextQuery, p.Config.MaxTextLength)
            if err != nil {
                errChan <- fmt.Errorf("文本编码失败: %v", err)
                return
            }
            result.TextTokenIDs = tokenIDs
            result.AttentionMask = mask
        }
    }()

    // 等待所有预处理完成
    wg.Wait()
    close(errChan)

    // 检查错误
    for err := range errChan {
        if err != nil {
            return nil, err
        }
    }

    // 处理视频数据
    if len(input.VideoFrames) > 0 {
        videoTensor, err := p.VideoProcessor.ProcessFrames(input.VideoFrames, p.Config.FrameRate)
        if err != nil {
            return nil, fmt.Errorf("视频预处理失败: %v", err)
        }
        result.VideoTensor = videoTensor
    }

    return result, nil
}

// 多模态推理请求
type InferenceRequest struct {
    // 预处理后的数据
    Data *PreprocessedData
    // 任务类型
    TaskType string
    // 推理参数
    Params map[string]interface{}
}

// 推理结果
type InferenceResult struct {
    // 输出文本
    TextOutput string
    // 置信度分数
    Confidence float64
    // 推理耗时
    Latency time.Duration
    // 额外输出
    Extra map[string]interface{}
}

// 执行多模态推理
func (e *MultimodalEngine) Infer(ctx context.Context, req *InferenceRequest) (*InferenceResult, error) {
    startTime := time.Now()

    // 从资源池获取计算资源
    resource, err := e.ResourcePool.Acquire(ctx)
    if err != nil {
        return nil, fmt.Errorf("获取资源失败: %v", err)
    }
    defer e.ResourcePool.Release(resource)

    // 阶段1: 视觉编码
    visualFeatures, err := e.VisualEncoder.Encode(ctx, req.Data.ImageTensor)
    if err != nil {
        return nil, fmt.Errorf("视觉编码失败: %v", err)
    }

    // 阶段2: 文本编码
    textFeatures, err := e.TextEncoder.Encode(ctx, req.Data.TextTokenIDs, req.Data.AttentionMask)
    if err != nil {
        return nil, fmt.Errorf("文本编码失败: %v", err)
    }

    // 阶段3: 跨模态融合
    fusedFeatures, err := e.FusionLayer.Fuse(ctx, visualFeatures, textFeatures)
    if err != nil {
        return nil, fmt.Errorf("特征融合失败: %v", err)
    }

    // 阶段4: 任务解码
    decoder, exists := e.TaskDecoders[req.TaskType]
    if !exists {
        return nil, fmt.Errorf("不支持的任务类型: %s", req.TaskType)
    }

    output, err := decoder.Decode(ctx, fusedFeatures, req.Params)
    if err != nil {
        return nil, fmt.Errorf("解码失败: %v", err)
    }

    // 计算推理耗时
    latency := time.Since(startTime)

    return &InferenceResult{
        TextOutput: output.Text,
        Confidence: output.Confidence,
        Latency:    latency,
        Extra:      output.Extra,
    }, nil
}

// 跨模态注意力层
type CrossModalAttention struct {
    // 查询投影矩阵
    QueryProjection *LinearLayer
    // 键投影矩阵
    KeyProjection   *LinearLayer
    // 值投影矩阵
    ValueProjection *LinearLayer
    // 输出投影矩阵
    OutputProjection *LinearLayer
    // 注意力头数
    NumHeads int
    // 隐藏层维度
    HiddenDim int
    // 丢弃率
    Dropout float64
}

// 执行跨模态注意力计算
func (c *CrossModalAttention) Fuse(ctx context.Context, visualFeatures, textFeatures *Tensor) (*Tensor, error) {
    batchSize := visualFeatures.Shape[0]
    visualLen := visualFeatures.Shape[1]
    textLen := textFeatures.Shape[1]

    // 计算查询、键、值
    // 视觉特征作为查询，文本特征作为键和值
    query := c.QueryProjection.Forward(visualFeatures)
    key := c.KeyProjection.Forward(textFeatures)
    value := c.ValueProjection.Forward(textFeatures)

    // 重塑为多头注意力格式
    // [batch, heads, seq_len, head_dim]
    query = query.Reshape(batchSize, visualLen, c.NumHeads, -1)
    query = query.Transpose(1, 2)
    key = key.Reshape(batchSize, textLen, c.NumHeads, -1)
    key = key.Transpose(1, 2)
    value = value.Reshape(batchSize, textLen, c.NumHeads, -1)
    value = value.Transpose(1, 2)

    // 计算注意力分数
    // scores = query @ key.T / sqrt(head_dim)
    headDim := query.Shape[3]
    scores, err := query.MatMul(key.Transpose(-2, -1))
    if err != nil {
        return nil, fmt.Errorf("注意力分数计算失败: %v", err)
    }
    scores = scores.Scale(1.0 / math.Sqrt(float64(headDim)))

    // 应用softmax获取注意力权重
    attentionWeights := scores.Softmax(-1)

    // 应用dropout
    if c.Dropout > 0 {
        attentionWeights = attentionWeights.Dropout(c.Dropout)
    }

    // 计算加权和
    // output = attention_weights @ value
    attentionOutput, err := attentionWeights.MatMul(value)
    if err != nil {
        return nil, fmt.Errorf("注意力输出计算失败: %v", err)
    }

    // 重塑回原始格式
    // [batch, seq_len, hidden_dim]
    attentionOutput = attentionOutput.Transpose(1, 2)
    attentionOutput = attentionOutput.Reshape(batchSize, visualLen, -1)

    // 输出投影
    output := c.OutputProjection.Forward(attentionOutput)

    // 残差连接
    output = output.Add(visualFeatures)

    return output, nil
}

// 流式推理处理器
type StreamProcessor struct {
    // 推理引擎
    Engine *MultimodalEngine
    // 帧缓冲区
    FrameBuffer *FrameBuffer
    // 结果通道
    ResultChan chan *InferenceResult
    // 控制通道
    ControlChan chan string
}

// 处理视频流
func (s *StreamProcessor) ProcessStream(ctx context.Context, streamID string) error {
    // 初始化帧缓冲区
    s.FrameBuffer = NewFrameBuffer(32) // 缓存32帧

    // 启动帧处理循环
    for {
        select {
        case <-ctx.Done():
            return ctx.Err()
        case control := <-s.ControlChan:
            if control == "stop" {
                return nil
            }
        default:
            // 从缓冲区获取帧批次
            frames := s.FrameBuffer.GetBatch(8) // 每次处理8帧
            if len(frames) == 0 {
                time.Sleep(10 * time.Millisecond)
                continue
            }

            // 构建推理请求
            req := &InferenceRequest{
                Data: &PreprocessedData{
                    VideoTensor: frames,
                },
                TaskType: "video_understanding",
                Params: map[string]interface{}{
                    "stream_id": streamID,
                },
            }

            // 执行推理
            result, err := s.Engine.Infer(ctx, req)
            if err != nil {
                log.Printf("流式推理失败: %v", err)
                continue
            }

            // 发送结果
            select {
            case s.ResultChan <- result:
            default:
                // 结果通道满时丢弃旧结果
            }
        }
    }
}