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视觉语言模型（Vision-Language Models, VLMs）是一种结合了计算机视觉与自然语言处理技术的模型，如Stable Diffusion等。这次，我们将学习VLMs的训练、评估等内容

从开发环境配置到项目逻辑梳理，各组件的介绍与构建，再到模型组件的整合，本文将带你一步步走过从文本数据分词到创建嵌入、从注意力机制到多头注意力实现的全过程。

前言 近年来，大型语言模型 (LLM) 的发展取得了显著的成果，并逐渐应用于多模态领域，例如视觉语言模型 (VLM)。VLM 旨在将 LLM 的强大能力扩展到视觉领域，使其能够理解和处理图像和文本信息

"美丽胜于丑陋"。 这不仅是《Python 禅》的第一句话，也是所有 Python 开发者的信条。 但如何区分代码的美与丑呢？ 更重要的是，如何写出漂亮的 Python 代码？ 光说不练假把式。

新一代视觉生成范式「VAR: Visual Auto Regressive」视觉自回归来了！使 GPT 风格的自回归模型在图像生成首次超越扩散模型，并观察到与大语言模型...

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从Tesla的Sr Software Engineer到Googler，再到经历裁员，中间经历焦虑，悲伤，再到最终到荷兰上岸。中间我的故事是怎么样的？

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图像标注是计算机视觉和自然语言处理领域交叉的一个热点研究方向。它的主要任务是将一张图像自动转化为自然语言的文字描述。本文主要介绍了使用 CNN 、Transformer 等技术实现图像标注的任务。