“视觉-语言模型（VLMs）处理视觉和文本数据，以理解和生成结合这两个领域的信息。为了有效处理文本和图像中的文化差异，VLMs依赖于包含广泛文化背景和表现形式的多样化训练数据集。这种多样性使它们能够学习不同的视觉符号、传统和语言细微差别。例

开源项目通过社区协作、透明度和既定最佳实践来处理安全问题。由于源代码是公开可用的，任何人都可以检查代码以发现漏洞或错误。这种开放性使得不同背景的贡献者能够比封闭源代码软件更快地识别和修复安全问题。开发者通常在专门的论坛或邮件列表中参与讨论，

“联邦学习是一种允许在多个去中心化设备或服务器上训练机器学习模型，同时保持数据本地化的方法。为方便这种学习类型，已经开发了多个框架，使开发人员能够更加轻松地实现联邦系统。一些受欢迎的框架包括 TensorFlow Federated、PyS