POINTS

【多模态&LLM】POINTS多模态大模型浅谈

NaViT概述NaViT利用序列打包训练，处理任意分辨率和长宽比的输入，在大规模监督和对比图像文本预训练中提高了训练效率，可以用于图像和视频分类、目标检测和语义分割，并在鲁棒性和公平性基准测试中取得了改进的结果。图片下面对NaViT在数据处理、模型架构和训练策略方面的优化总结：数据预处理：如上图展示了NaViT在处理任意分辨率的方法，将不同分辨率的图像分割成补丁（patches），然后应用令牌丢弃（token drop）操作，类似于dropout，以加速训练过程。预处理后，将三张图像生成的补丁展平为一个序列，不足的部分用填充（padding）补充。

1/8/2025 8:21:16 AM

余俊晖

资讯热榜

这样在本地搭建DeepSeek可以直接封神：本地部署+避坑指南（升级版）基于 Spring AI + MCP + DeepSeek-R1-7B 构建企业级智能 Agent 工具调用系统 OpenAI发布gpt-image-1 API，4o图像生成能力正式开放超全总结！15个AI视频镜头语言提示词+效果展示 OpenAI CEO批评礼貌语言浪费:与AI对话不需要“请”和“谢谢” OpenAI 4o图像生成支持自定义GPTs，个性化AI创作再升级 7个AI视频照明样式提示词+效果展示更懂公务员的大模型：写作/意图理解/公文排版全拿捏，部署成本直降90%，来自金山

标签云

人工智能 OpenAI AIGC AI ChatGPT AI绘画 DeepSeek 数据机器人模型谷歌大模型 Midjourney 智能用户开源学习 GPT 微软 Meta AI创作图像技术论文 Stable Diffusion 马斯克 Gemini 算法蛋白质生成式芯片代码英伟达腾讯神经网络计算研究 Sora 3D Anthropic AI for Science AI设计机器学习 GPU 开发者 AI视频场景华为预测百度人形机器人伟达苹果 Transformer 深度学习模态 xAI 字节跳动 Claude 大语言模型搜索驾驶文本具身智能神器推荐 Copilot LLaMA 算力视频生成安全干货合集视觉应用大型语言模型科技亚马逊特斯拉 AGI 训练 2024