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AI是如何处理和分析图像的？
计算机视觉的工作原理是通过一系列步骤处理视觉数据: 捕获图像，对其进行预处理 (例如，调整大小或过滤)，以及使用算法或神经网络提取边缘或纹理等特征。
深度学习模型，特别是卷积神经网络 (cnn)，可以从训练数据中学习模式，以识别对象、对图
用于训练视觉-语言模型的数据类型有哪些？
视觉-语言模型（VLMs）是使用两种主要类型的数据进行训练的：视觉数据和文本数据。视觉数据包括提供多种视觉上下文的图像或视频，而文本数据则包括与这些图像相关的描述、标题或相关信息。例如，一张狗的图片可能会配上这样的文字：“一只金色猎犬在公园
多智能体系统如何平衡探索与开发?
多智能体系统通过使用策略来平衡探索和利用，使得智能体能够学习其环境，同时充分利用已有的信息。探索是指智能体尝试新动作或策略以收集信息，而利用则是指使用已知信息来最大化奖励或结果。为实现这一平衡，实施了不同的算法和技术，如ε-贪心策略、汤普森