自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉之间的主要区别在于它们处理的数据类型。NLP专注于理解和生成人类语言，分析文本数据以执行翻译，情感分析和文本摘要等任务。另一方面，计算机视觉处理图像和视频等视觉数据，执行对象检测，图像分割和面部识别等任务。虽然这两个领域都利用人工智能技术，但NLP主要使用像BERT这样的转换器，而计算机视觉通常依赖于卷积神经网络 (cnn) 和视觉转换器 (ViTs)。
边界框在物体检测中扮演什么角色？
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多模态人工智能的最新进展是什么？
最近在多模态人工智能方面的进展集中在整合不同形式的数据，如文本、图像和音频，以创建能够理解和生成更丰富内容的系统。其中一个关键的改进是开发可以同时处理和理解多种输入类型的模型。例如，OpenAI的CLIP模型通过将图像与描述性文本关联，从而
向量搜索如何发展以支持多模态查询？
大型语言模型中的护栏是用于确保这些模型的输出符合道德，安全和质量标准的机制或策略。它们有助于在推理过程中防止有害的、有偏见的或无意义的输出。
常见的防护措施包括内容过滤 (以阻止不适当或不安全的输出) 、微调 (使模型与特定行为保持一致)
大型语言模型是如何优化性能的？
Llm广泛用于客户服务聊天机器人中，以提供对客户查询的自动化，上下文感知响应。他们可以处理任务，如回答常见问题，故障排除问题，甚至处理客户订单。通过理解自然语言，LLMs可以进行对话交互，使交互感觉更像人类。
公司将LLMs集成到聊天平台