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。
RocketMQ 5.0 是为应对物联网（IoT）场景而发布的云原生消息中间件，旨在解决 IoT 中大规模设备连接、数据处理和边缘计算的需求。
本文整理自2024年云栖大会阿里云智能集团高级技术专家金吉祥的演讲《ApsaraMQ Serverless 能力再升级，事件驱动架构赋能 AI 应用》。
阿里云云消息队列 Kafka 版 Serverless 系列凭借其卓越的弹性能力，为道旅科技提供了灵活高效的数据流处理解决方案。无论是应对突发流量还是规划长期资源需求，该方案均能帮助企业实现资源动态调整和成本优化，同时保障业务的高可用性和连续性。
