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视觉-语言模型如何处理来自不同来源的多模态数据?
视觉-语言模型(VLMs)旨在处理和理解多模态数据,这包括来自图像或视频的视觉信息以及诸如描述或标题等文本数据。为了实现这一目标,VLMs通常使用双编码系统。模型的一部分专注于处理图像,通常使用卷积神经网络(CNNs)或视觉变换器(visi
人工智能代理如何实现自主决策?
“人工智能代理通过使用能够分析数据、从经验中学习并根据预定义目标做出选择的算法,实现自主决策。这些代理可以处理来自各种来源的大量信息,识别模式,并生成能够促进有效决策的洞察。例如,在一辆自动驾驶汽车中,人工智能代理不断从传感器(如摄像头和激
TensorFlow Federated 如何支持联邦学习?
"TensorFlow Federated(TFF)是一个开源框架,提供构建和执行联邦学习算法的工具。它允许开发者创建能够从分布在多个设备上的数据中学习的机器学习模型,而无需集中这些数据。这在隐私至关重要的场景中尤为有用,例如在医疗或金融领