在过去的二十年里，生成和编辑照片的技术发生了迅速的变化。这一变化带来了视觉内容可以轻松创建和编辑的时代，留下了极少的感知痕迹。因此，人们逐渐意识到作者正站在一个真实图像与计算机生成图像难以区分的世界的边缘。...

在当今复杂多变的IT环境中，系统性能的实时监控与分析对于确保业务连续性、系统稳定运行以及快速故障排查至关重要。随着云计算、大数据和微服务架构的普及，对监控系统的要求也日益增高。...

对于编程新手来说，Python装饰器可能是一个稍显复杂的概念。简单来说，装饰器是一个函数，它可以接受另一个函数作为参数，并返回一个新的函数（通常是修改后的原始函数的版本）。这个特性使得装饰器在Python中成为一种非常强大且...

在SQL的世界里，相关标量子查询（Correlated Scalar Subquery）是一种强大的工具，它允许子查询依赖于外部查询的列值。这与那些独立于外部查询的非相关标量子查询形成鲜明对比。相关标量子查询通过引用外部查询中的列，为每一...

最近，多模态大型语言模型（MLLMs）的进步已经使得在结合文本和视觉信息处理复杂的推理任务上取得了显著的进展。例如，GPT-4o 在MMMU基准测试上达到了69.1%的准确率。...

数字世界充斥着大量信息。文本、图像和视频以空前的速度被生产出来，针对文本 Query 的传统搜索系统跟不上节拍。基于关键词的搜索通常产生大量的结果，无法捕捉用户的意图或多媒体数据的丰富性，为获取所需信息设置了障碍...

近年来大型语言模型的突破性发展, 尤其是GPT-4o[50]的出现，使许多人认为开发类似J.A.R.V.I.S这样的AI助手的可能性越来越大。这样的助手将是连续的，保持始终在线状态，具有多种模态，以方便与用户的互动。...

自20世纪初以来，人工智能(AI)已经发展成为一门独立的学科。AI的核心理念是通过模拟人类智能行为来创建人工智能系统，以解决现实世界中的问题。随着计算机科学的发展，AI得到了广泛的关注和研究。本文将介绍一些重要的AI理...

当前的多模态大型语言模型（MLLM）通过将预训练的视觉编码器与强大的语言模型（Touvron等人，2023；Zheng等人，2023）整合，已经取得了显著的进展。作为通用的MLLM的一个核心组成部分，视觉表示至关重要。许多研究行人使用了CLIP 作为...

密集自我监督学习训练特征提取器，以在没有监督的情况下为图像中的每个像素或块产生表示。近年来，该领域取得了显著的进展，主要改善了无监督语义分割 ，以图像为中心的代表学习 ，以及其他密集的下游任务，如物体追踪和目标检测...