多模态学习中，跨模态对齐的显式对齐方式不包括（）A. 监督对齐B. 无监督对齐C. 随机对齐D. 基于标签的对齐

跨模态对齐是多模态学习中的核心概念，指将不同模态（如图像、文本）的数据对齐到同一语义空间。显式对齐强调明确的指导或监督，通常依赖标注信息或特定规则。本题需识别不属于显式对齐方式的选项，关键在于区分监督/标签依赖与无监督/随机方法。

选项分析

• A. 监督对齐：基于标注数据进行对齐，属于显式方法。
• B. 无监督对齐：无需标注，通过隐式学习（如循环一致性）实现对齐，属于隐式方法。
• C. 随机对齐：无明确规则或监督，随机性导致无法形成有效对齐，不属于显式对齐。
• D. 基于标签的对齐：直接利用标签信息对齐模态，属于显式方法。

关键结论：显式对齐需依赖明确指导（如标签或监督），而随机对齐缺乏此类机制，因此答案为C。