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香港中文大学 信息工程博士. 实际需求的原因. training对时效的要求不高或者说有很多解决办法。 inference则不同，实际应用的时候，往往能否达到时效要求直接决定模型是否可以产生实际生产效果. 想想人脸识别，准确度通过一个月训练提高是可以接受但是刷脸结果要一分钟的话很多地方就不会用了。 端上计算也是如此. 编辑于 2021-06-16 01:06. Jimmy chen. Ph.D在读，mlsys & edge ai. 针对inference time较多：这部分主要是做mobile的人在研究，mobile本身的特点就是网络复杂和时延敏感，因此针对训练好的模型如何减小推断时间、如何跟任务本身做权衡、云边端协调都是需要优化的。
Q-former的好处是可以压缩信息减少token，坏处是如果你测试的图像内容和训练Q-former的图像有gap的话，不一定能够很好的泛化。这个很好理解，假如你训练Q-former的时候永远都是自然图像，那么他可能就会丢弃掉那些用于文本识别的细粒度特征，最后在文字理解上就会变弱。
关注者. 13. 被浏览. 944. 2 个回答. 默认排序. 哥廷根数学学派. 与现代信号处理，机器学习，深度学习，故障诊断那些事. 4 人赞同了该回答. 不建议结合深度学习来做，建议采用先进的高分辨时频分析方法。 时频分析方法使用时-频域联合分布描述信号的瞬态特征，并通过 瞬时频率 估计来表征信号特征频率随时间变化的趋势。 广泛使用的短时傅里叶变换STFT 和小波变换WT的时频分辨率取决于窗口和基函数的选择，但是由于窗口和基函数在分析中固定不变，因而对于多分量时变信号的匹配效果不佳；Wigner-Ville 分布WMD对噪声的 鲁棒性 不足且对于多分量时变信号存在交叉干扰项； 经验模态分解 EMD及其改进方法缺乏数学理论支撑，并存在 端点效应 和模态混叠等问题。
82 人赞同了该回答. 我觉得这两个方向并不冲突，都是很重要的研究方向！. ”以LLMs为核心“，针对的场景还是类GPT4的，Input可以是各个模态的，Output是文本的，主要两类，第一类以LLM作为核心模块，其他模态来对齐的端到端的模型，我们的mPLUG-Owl ，miniGPT4；LLM ...
大学生学习. 高等数学. 在你的专业中有哪些经常用到的数学公式或数学模型? 本学弱最近在刚固体物理，各种地方需要泰勒一级近似二级近似，回想起去年数学物理方法又把大一的泰勒公式拿出来一遍一遍的讲。 此外还有球坐标柱坐标的各种，老是… 显示全部 . 关注者. 144. 被浏览. 25,522. 20 个回答. 默认排序. 知乎用户 . 大学等 4 个话题下的优秀答主. 谐振子。 首先，弹簧小球模型： F = -kx. \begin {aligned} \frac { {\rm {d}}^2x (t)} { {\rm {d}}t^2}+\frac {k} {m}x = 0\\ \end {aligned} 这就是一个齐次二阶常微分方程。
喜欢思考。. 思考事物的本质。. vX公众号朗利格朗。. 6557 人赞同了该回答. 我曾经在高三的时候，突然有一天开窍了，然后就开始玩命的学习。. 那种感觉非常非常棒。. 就是每天睡觉的时候会非常满足。. 那时候我都是早上四点多最晚不超过五点起床的。. 起来 ...
2024年4月28日 · 2025年前会推便宜的新车型. 这些方向特斯拉也都会继续投钱去搞. 微软、谷歌、Meta和特斯拉前不久公布了一季度业绩. 这四家公司拥有合计2750亿美元的现金储备. 其中部分资金可以自由用于各种投资和开发新技术. 华尔街非常关注他们未来会投资什么领域. 目前来看都在大力投AI.
