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。
本教程将带领大家免费领取阿里云PAI-EAS的免费试用资源,并且带领大家在 ComfyUI 环境下使用 SVD的模型,根据任何图片生成一个小短视频。
锁是解决这些问题的传统方法,而无锁化编程是一种更高级但复杂的技术,它能够在某些情况下提供更优的性能和可扩展性。正确选择和实现适合应用场景的并发策略,是高效多线程编程的关键。本文由作者带着大家一起学习无锁化编程。
为什么需要可观测性?可观测性技术对业务团队的价值有哪些?如何建设一个可观测性技术体系?本文将从整体架构到核心设计一一为大家讲解。
PolarDB已经成为小鹏汽车应对TB级别大表标注、分析查询的"利器"。