轻量高效,即插即用:Video-RAG为长视频理解带来新范式
轻量高效,即插即用:Video-RAG为长视频理解带来新范式尽管视觉语言模型(LVLMs)在图像与短视频理解中已取得显著进展,但在处理长时序、复杂语义的视频内容时仍面临巨大挑战 —— 上下文长度限制、跨模态对齐困难、计算成本高昂等问题制约着其实际应用。针对这一难题,厦门大学、罗切斯特大学与南京大学联合提出了一种轻量高效、无需微调的创新框架 ——Video-RAG。
尽管视觉语言模型(LVLMs)在图像与短视频理解中已取得显著进展,但在处理长时序、复杂语义的视频内容时仍面临巨大挑战 —— 上下文长度限制、跨模态对齐困难、计算成本高昂等问题制约着其实际应用。针对这一难题,厦门大学、罗切斯特大学与南京大学联合提出了一种轻量高效、无需微调的创新框架 ——Video-RAG。
北大华为联手推出KV cache管理新方式,推理速度比前SOTA提升4.7倍! 大模型处理长序列时,KV cache的内存占用随序列长度线性增长,已成为制约模型部署的严峻瓶颈。
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OpenAI正面临绝对的算力稀缺。
游戏太多,玩家却不够了。这是海外科技媒体TechSpot在不久前发布的一篇文章中描述的情况,他们警告游戏行业可能会出现结构性错配。
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DeepSeek最新开源的模型,已经被硅谷夸疯了!
从 AlphaGo 战胜人类棋手,到 GPT 系列展现出惊人的推理与语言能力,强化学习(Reinforcement Learning, RL)一直是让机器「学会思考」的关键驱动力。