作为一名计算机视觉工程师，需要结合编程、数学和人工智能来解决复杂的问题。工程师通常从事诸如开发对象检测，图像分割和3D重建算法之类的任务。典型的一天可能包括预处理数据集，训练机器学习模型以及微调超参数以获得最佳性能。该角色通常涉及与数据科学家和硬件工程师等跨职能团队的合作，以将计算机视觉解决方案集成到自动驾驶汽车，机器人或监控系统等应用程序中。这项工作在智力上具有挑战性和回报，为尖端技术的创新提供了机会。
AI视频分析在零售分析中扮演什么角色？
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在大型语言模型（LLMs）中，什么是提示工程？
降低llm计算成本的技术包括模型修剪、量化、知识提炼和高效架构设计。修剪删除了不太重要的参数，减少了模型大小以及训练和推理所需的计算次数。例如，基于稀疏性的修剪侧重于仅保留最重要的权重。
量化降低了数值精度，例如使用8位整数而不是32位浮
评估多语言视觉语言模型面临哪些挑战？
评估多语言视觉-语言模型面临着几个显著的挑战，这些挑战源自于处理多样语言、文化背景和不同模态（文本和图像）的复杂性。一个主要的障碍是不同语言之间数据集的可用性和质量不一致。例如，一个模型可能在英语数据上表现良好，但在训练数据较少的语言上表现
PaaS如何简化应用程序维护？
“平台即服务（PaaS）通过提供一个管理环境来简化应用程序维护，该环境处理许多传统上由开发人员承担的基础设施和管理任务。使用PaaS，开发人员可以专注于编写代码和开发功能，而无需担心底层硬件、操作系统或中间件。这意味着服务器设置、扩展和安全