计算机视觉面临着几个开放的问题，这些问题阻碍了它在不同应用程序中的有效性和泛化。一个主要问题是跨数据集和域的泛化。在一个数据集或环境上训练的模型通常很难在其他数据集或环境上表现良好，尤其是在照明、对象类型或背景场景等条件发生变化时。这使得开

“视觉-语言模型（VLMs）旨在处理和理解视觉数据，如图像或视频，以及文本信息。这种双重能力使其在各个领域广泛应用。常见的使用案例包括图像描述、视觉问答和内容审核。例如，在图像描述中，这些模型可以自动为图像生成描述性标签，这对于增强可访问性

“Google Pub/Sub是一个旨在实时数据流处理的消息服务。它允许开发者在应用程序之间发送和接收消息，从而实现异步通信。在这种设置中，发布者将消息发送到称为主题的频道，而订阅者则监听这些主题以接收更新。这种模型尤其适用于需要持续处理大