多模态理解模型具有广泛的应用,比如多标签分类、视频问答(videoQA)和文本视频检索等。现有的方法已经在视频和语言理解方面取得了重大进展,然而,他们仍然面临两个巨大的挑战:无法充分的利用现有的特征;训练时巨大的GPU内存消耗。我们提出了MuLTI,这是一种高度准确高效的视频和语言理解模型,可以实现高效有效的特征融合和对下游任务的快速适应。本文详细介绍基于MuLTI实现高效视频与语言理解。
近日,元象发布其首个Moe大模型 XVERSE-MoE-A4.2B, 采用混合专家模型架构 (Mixture of Experts),激活参数4.2B,效果即可媲美13B模型。该模型全开源,无条件免费商用,支持中小企业、研究者和开发者可在元象高性能“全家桶”中按需选用,推动低成本部署。
你的useMemo真正为你的项目带来了多少性能上的优化?由于useMemo和useCallback类似,所以本文全文会在大部分地方以useMemo为例,部分例子使用useCallback帮助大家更好的理解两个hooks。
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FlinkSQL的行级权限解决方案及源码,支持面向用户级别的行级数据访问控制,即特定用户只能访问授权过的行,隐藏未授权的行数据。此方案是实时领域Flink的解决方案,类似离线数仓Hive中Ranger Row-level Filter方案。
React 是一个声明式、高效、灵活的用于构建用户界面的 JavaScript library,本文主要对 React 带来的三个颠覆性理念一一展开介绍。
如何充分发挥 SQL 能力,是本篇文章的主题。本文尝试独辟蹊径,强调通过灵活的、发散性的数据处理思维,就可以用最基础的语法,解决复杂的数据场景。