“视觉-语言模型（VLMs）通过将视觉信息和文本信息整合到一个统一的框架中，增强了图像-文本搜索的能力。它们通过将图像和文本编码到一个共享的嵌入空间中来工作，这使得这两种类型的数据之间可以更高效地进行比较。当用户搜索特定的文本查询时，模型会

温度是LLMs中的超参数，用于控制文本生成期间输出的随机性。它调整可能的下一个令牌的概率分布，影响模型响应的确定性或创造性。更接近0的较低温度集中在最可能的标记上，从而产生更可预测和更集中的输出。例如，在温度为0.2的情况下，该模型可能会为

计算机视觉涉及各种算法，每种算法都适用于特定任务，例如对象识别，图像分割和特征提取。一些主要的算法包括: 1.边缘检测: 像Canny边缘检测器这样的算法通过检测像素强度有显著变化的区域来识别对象边界。这些通常用于对象识别和图像分割等任务。