（3）多模态 首先，模态指的是信息、数据或传感器输入的类型，而多模态方式可以通过结合来自不同传感器或信息源的信息，提供比单一模态更为全面、精确的数据解析信息与能力。...这种设计不仅优化了参数效率，还降低了内存需求。 （2）C-BDC模块 BDC模块通过利用注意力机制加强不同模态数据之间的特征融合，特别强调在RGB与事件数据融合中的效果。...在本研究中，结合LQC的使用，REM-CIM实现了131Mb 左右的内存容量（与A-FPN CIM相比减少76%的参数，与FPN CIM和MEA-FPN CIM相同），从而降低内存容量需求。...TensorFlow还提供了训练后量化和动态范围量化，这些技术可以提供更快的计算速度并减少内存使用量。...此外，近些年的低比特量化技术为大模型在端侧的部署提供了更多可能性，清华提出的OneBit方法将大模型参数压缩到1比特大小[5]、微软在2024年2月提出将所有大模型量化为1.58[6]、自动化所提出的SpQR
它分别从模型和数据角度有两个贡献: 1） 多模态编码器-解码器混合（MED）：一种用于有效多任务预训练和灵活迁移学习的新模型架构。...为了预训练一个既有理解能力又有生成能力的统一模型，作者提出了多模态混合编码器-解码器（MED），这是一个多任务模型，可以在以下三种结构之一中运行： 1) 单模态编码器，分别对图像和文本进行编码。...文本中附加了一个特定于任务的[Encode] token，[Encode]的输出嵌入被用作图像-文本对的多模态表示。...事实证明，这是提高视力和语言理解的有效目标。 图像文本匹配损失（ITM）激活图像文本编码器。它的目的是学习图像-文本多模态表示，捕捉视觉和语言之间的细粒度对齐。...BLIP通过注入不同的合成字幕和去除带噪字幕，使用从大规模带噪图像-文本对中引导的数据集，预训练多模态混合编码器-解码器模型。
模态对话框 Qt 中使用QDialog类实现对话框。我们的对话框通常继承自QDialog。对话框分为模态对话框和非模态对话框。所谓模态对话框，就是会阻塞同一应用程序中其它窗口的输入。...这就是模态对话框。 非模态对话框 非模态对话框就是在打开它的时候，我们仍旧能够操作其它的窗口。Qt使用QDialog::show()来创建非模态对话框。...dialog = new QDialog; dialog->show(); dialog->setAttribute(Qt::WA_DeleteOnClose); //在关闭窗口的时候释放内存...非模态对话框，如果我们创建在栈上，那么它会一闪而过（除非它是全局的或者静态的）。...那么随着每次操作都会有内存泄漏。为了避免这一点，Qt提供了一个setAttribute函数来设置可以在关闭它的时候释放内存。
随着大型语言模型（LLMs）的成功，将视觉模型整合到LLMs中以构建视觉-语言基础模型近来引起了更多的关注。...然而，现有的基于LLM的大型多模态模型（例如，Video-LLaMA，VideoChat）只能处理有限数量的帧来理解短视频。 在这项研究中，我们主要关注设计一个高效且有效的模型用于长期视频理解。...我们提出一种在线处理视频的方法，而不是像大多数现有工作那样尝试同时处理更多帧，并在内存库中存储过去的视频信息。...这使得我们的模型能够参考历史视频内容进行长期分析，而不会超出LLMs的上下文长度限制或GPU内存限制。我们的内存库可以以现成的方式无缝集成到当前的多模态LLMs中。...我们在各种视频理解任务上进行了广泛的实验，例如长视频理解、视频问题回答和视频字幕制作，我们的模型在多个数据集上都能实现最先进的性能。
随着应用的复杂度增加，对Vue实例的生命周期管理，尤其是实例销毁环节的把握，变得尤为重要。...Vue实例销毁概述Vue实例销毁，作为组件生命周期中不可或缺的一环，其根本目的在于释放不再使用的内存资源，避免潜在的内存泄漏问题，从而确保应用的性能和稳定性。...销毁的目的内存释放：组件实例占用的内存需要在不再使用时被释放，以供其他组件或应用使用。避免内存泄漏：长时间运行的应用可能会因为未正确销毁组件实例而导致内存泄漏。...在这个阶段，组件的数据、计算属性、方法和观察者等仍然可用。开发者可以利用这个钩子函数进行以下操作：解绑事件监听器：移除组件在生命周期中添加的所有事件监听器，防止内存泄漏。...实例三：清理定时器和事件监听器在组件销毁时，清理定时器和事件监听器是避免内存泄漏的关键步骤。
而本次Unified-IO 2向我们展现的能力，也将是我们在新的一年可以期待的内容： GPT-5等新的AI模型可以处理更多模态，通过广泛的学习以本地方式执行许多任务，并且对与物体和机器人的交互有基本的了解...由于多模态训练，它还可以处理不同的模态，例如，在图像上标记某个音轨使用的乐器。...统一任务表示 将多模态数据编码到共享表示空间中的标记序列，包括以下几个方面： 文本、稀疏结构和操作 文本输入和输出使用LLaMA中的字节对编码进行标记化，边界框、关键点和相机姿势等稀疏结构被离散化，然后使用添加到词汇表中的...稳定训练的模型架构和技术 研究人员观察到，随着我们集成其他模式，使用 U-IO 之后的标准实现会导致训练越来越不稳定。...如上图所示，图像和音频屏蔽去噪的一个问题是解码器侧的信息泄漏。 这里的解决方案是在解码器中屏蔽token（除非在预测这个token），这不会干扰因果预测，同时又消除了数据泄漏。
我们还使用了 useEffect 钩子来添加和删除事件监听器。useEffect 钩子在组件挂载时注册事件监听器，并在卸载时删除它们，以避免内存泄漏。...显示/隐藏模态框我们可以使用事件处理函数来触发模态对话框的显示或隐藏。当用户单击打开模态框的按钮时，模态框应该出现；当用户单击关闭按钮或模态框之外时，模态框应该消失。...下面是一个示例，展示如何使用 React 和事件处理函数来实现模态对话框的显示和隐藏。...然后，我们编写了一个名为 handleClickOutside 的事件处理函数，它将检查用户单击的元素是否在模态对话框之外。...如果用户单击的元素不在模态对话框中，则将可见性设置为 false，模态对话框将被隐藏。否则，模态对话框保持可见。我们还添加了一个关闭按钮，用于关闭模态对话框。
许多多模态大模型在图像输入时没有表现出性能提升，甚至在处理图像时表现出效果下降。可能的原因包括： 当文本和图像一起输入时，LMMs可能更多地关注文本，忽略图像中的信息。...这表明随着推理过程的累积，模型更容易出错，并产生错误的累积，这表明模型在处理长链逻辑推理时仍然有很大的提升空间。 团队也呼吁所有研究者在AI推理任务中更多地关注模型推理过程的监督和评估。...一个GPT-4V在数学奥赛题上犯错的例子 数据泄露检测 检测到的泄漏样本数量以及相应的纯文本和多模态模型在这些样本题目上做对的数量。...随着预训练语料规模不断扩大，检测benchmark上潜在的数据泄漏至关重要。而预训练过程的不透明通常使这项任务具有挑战性。...为此，研究团队采用了一种新提出的实例级泄漏检测指标，称为“N-gram预测准确性”。
近年来，随着 Stable Diffusion 等文本到图像生成模型的发展，这些技术使得在保留内容准确性的同时，实现出色的风格转换成为可能。...现在的方法主要在解决的问题是风格图像中的内容元素泄漏进风格化图像中，导致风格化图像完全不遵循文本条件，即内容泄漏问题。...基于风格的无分类器引导方法实验 研究团队针对提出的基于风格的无分类器引导方法进行试验，通过与传统的无分类器指导方法对比证明了所提出方法的有效性。 更多风格图像和文本条件下的实验结果。...所用的文本条件格式为 “A bus” 研究团队为了展示所提方法的通用性和稳健性，进行了更多风格图像和文本条件下的实验。...实验结果进一步验证了该方法的有效性，表明其在文本对齐和布局稳定生成方面表现出色。更多内容与实验分析，请参考原论文。
使用一些简单的设计，模型就能够有效地克服视频重建过程中由于时间相关性引起的信息泄漏问题。即使当遮挡率很高的时候(90%-95%)，模型仍然可以获得良好的性能。...VideoMAE Architecture VideoMAE 的关键是与掩码相关的两个设计：极高的掩蔽率和tube掩蔽策略。相比于图像 MAE，视频数据在时空维度上存在更多的冗余。...ViS4mer 仅需1/8内存，数倍提速长视频分类 出品人：Towhee 技术团队 顾梦佳 Vis4mer 是一种高效的长视频模型，结合了自注意力的优势和最近引入的结构化状态空间序列（S4）层。...为了解决这一问题，VDTN 将对话状态拓展成了多模态的形式，追踪视频对话中提到的视觉对象，重新定义了对话状态追踪任务。...这一创新成功优化了状态生成任务和自监督学习的视频理解任务（如视频分割、目标识别），让大家看到了多模态对话系统的更多潜力。
TLDR： 针对传统多模态推荐方法在图卷积操作过程中存在的计算与内存占用高以及随机采样带来的计算消耗大与引入噪声等问题，本文提出了一种即不需要辅助图数据增强又不需要负采样的自监督多模态推荐算法BM3。...随着基于图的推荐算法的蓬勃发展，人们开始利用图神经网络来开发物品的多模态信息并且增强用户和物品的特征表示。例如，有些工作使用图卷积网络在用户-物品交互图上分别传播和聚合不同的物品多模态信息。...这种负采样策略可能会在大图上产生较大的成本，并将噪声监督信号带入训练过程。其次，利用辅助图结构的方法在构建或训练大规模辅助图时可能会产生巨大的内存成本。...更多关于现有的基于图多模态方法的计算复杂性分析见下表。 基于以上挑战，本文提出一种高效的自监督多模态推荐算法BM3。...为了降低计算复杂度和内存成本，BM3通过类似于节点dropout的简单潜在嵌入dropout技术消除了对图增强的需求。
▊ 写在前面 随着互联网上多媒体数据的增长，视频文本检索已经成为一个热门的研究课。用于视频文本学习的Transformer因其良好的性能而受到越来越多的关注。...值得注意的是，视频特征是由预训练的深度神经网络生成的，并且已经具有更高级别的语义表示能力。而文本模态与视频模态有着不同的内在复杂性，需要更多的Transformer块来建模词与词之间的语义关系。...为了使大规模负样本相互作用产生更精确和更具区别性的表征，作者提出了动量交叉模态对比（MCC） 。并将四个内存库构建为队列，用于动态保存负样本表示。...在本节中，作者设计了几个变体来验证层次交叉模态对比匹配的影响，结果如上表所示。可以看出，使用更多的层次进行对比匹配能够获得明显的性能改进。...Momentum Cross-modal Contrast 上表展示了不同内存库列表长度实验结果，可以看出，随着队列规模的增长，检索性能在增长后略有下降，这可能是由于一些正样本被误分类为负样本所致。
新智元报道 编辑：LRS 好困 【新智元导读】C-MCR利用现有多模态对比表征间可能存在的重叠模态，来连接不同的对比表征，从而学到更多模态间的对齐关系，实现了在缺乏配对数据的多模态间进行训练。...随着视觉-语言领域中CLIP模型的巨大成功，更多模态上的对比表征开始涌现出来，并在诸多下游任务上得到了明显的提升，但是这些方法严重依赖于大规模高质量的配对数据。...介绍 多模态对比表示（MCR）旨在将不同模态的数据映射到统一的语义空间中。随着CLIP在视觉-语言领域的巨大成功，学习更多模态组合之间的对比表示已成为一个热门研究课题，吸引了越来越多的关注。...为了增强每个表征的语义完整性，我们提出将零均值高斯噪声添加到表征中，并将它们重新归一化为单位超球面上： 如图1 (c) 中所示，在对比表征空间中，每个表征可以看代表是在单位超球面上的一个点。...添加高斯噪声并重新归一化则使表征能够代表了单位球面上的一个圆。 因为两个特征的空间距离越接近，其语义相似度也越高。所以圆内的特征都具有相似语义，圆所能表示的语义更加完整。 2.
这些多模态数据使它们的多模态实体之间的多对多关系变得复杂——可以用图来表示——为如何全面理解它们提供了开放的研究空间。随着多模态数据集的兴起，在多模态学习方面进行了各种开创性的研究。...研究问题3试图提高与完全微调LM相比的成本和内存效率。在这项工作中，论文探索了三种参数高效的微调（PEFT）方法：前缀调优，LoRA ，和Flamingo tuning。...论文添加了一个线性映射器，它将预先计算的嵌入对齐到lLM的文本空间中。...所有实验都运行在4个带有24GB内存的Nvidia-RTX 3090gpu上。4.3邻域信息的有效性论文首先研究了多模态邻域信息的有效性。...表1中的结果表明，更多的多模态邻域信息是有用的：当从部分内容到页面内容时，性能显著提高，并且根据他们的BLEU-4、ROUGE-L和CIDEr分数添加页面所有内容时，性能进一步提高。讨论：缺少模式。
当我们用 Fetch 来管理数据时，有时我们想取消请求（例如，当我们离开当前页面时，当我们关闭模态框，...）。 在?下面的示例中，我们要在切换路由的时候获取并展示数据。...我们刚刚看到了一个内存泄漏!让我们看看为什么会出现这个错误，以及它的具体含义。 ❓为什么有内存泄漏？...如果我们离开页面的速度太快而导致请求未完成：MEMORY LEAK ✅ 改造之后 我们使用 useEffect 来订阅我们的 fetch 请求来避免内存泄漏。...当组件卸载(unmounted)时，我们使用useEffect的清理方法来调用abort()。 现在，不再有内存泄漏！...❤️ 看完两件小事 如果你觉得这篇内容对你挺有启发，我想邀请你帮我两个小忙： 1.点个「在看」，让更多的人也能看到这篇内容（喜欢不点在看，都是耍流氓 ） 2.欢迎关注公众号 「秋风的笔记」，主要记录日常中觉得有意思的工具以及分享开发实践
它提出了一种单模态训练方法，即模型仅在文本对上进行训练。 E5-V在三个多模态检索任务上表现出了强大的性能。相比之下，作者提出了MMEB，将其评估范围扩展到了更大且更多样化的任务集。...如图4所示，随着批次大小、训练步数和子图像裁剪数量的增加，最终性能逐渐提高。作者特别想强调批次大小的影响。...这是因为检索任务涉及到来自 Query 和目标侧的文本和视觉模态的更多样化组合，这有助于模型在未见元任务上更好地泛化。这一观察突显了在VLM2VFC训练过程中使用更多样化任务的益处。...早期的工作主要集中在为特定任务创建有效的词向量。 随着预训练语言模型的兴起，努力转向开发能够处理各种词向量任务的通用词向量模型。...在这个基础上，MTEB（Muennighoff等人，2023年）进一步扩展了BEIR的范围，添加了更多任务，如分类、聚类和语义文本相似性（STS），以评估嵌入模型的泛化能力。
3.4 多模态医学知识图谱 医学数据的信息化产生了大量的多模态数据，包括文本数据，图片数据，影像数据，时序数据等等。这些数据中蕴含着大量的知识，而目前没有被很好的挖掘利用。...建议研究方向： 从海量的医学多模态数据中挖掘出知识，并且以知识图谱的方式进行表示抽象； 使用多模态知识图谱落地应用到实际的医学场景，包括基于知识图谱的医学文章推荐和患者多轮对话系统等。...五、密码学 5.1 基于国密算法体系的密钥保护机制 对于密码学来说，在客户端如何保证密钥的安全存储是一个基础的应用场景，一般的密钥嵌入代码、文件加密存储方案都有泄漏的风险存在。...建议研究方向： 通过软件沙箱机制来隔离密钥数据； 基于同态加密、零知识证明等技术，在不泄漏密钥数据到内存的情况下实现加解密，签名验签； 协同签名的基础上进一步加强保护本地部分切割密钥的机制。...5.2 基于数据隐私保护的多方联合建模 随着产业数字化的推进，许多行业开始基于多方联合平台进行建模协作，特别是业界热门技术区块链平台。
这意味着现在需要通过两个网络进行反向传播，并且这两个网络都必须同时保留在内存中。此外，随着每个网络规模的增加，需要进行昂贵的梯度计算的参数数量迅速积累。...这一步确保了我们在多模态融合期间无需在内存中存储大型编码器，大大降低了计算需求。在融合期间存储在内存中的唯一参数是可学习的融合适配器的参数，与单模态编码器相比，这些参数非常轻量级。...因此，随着单模态编码器的发展继续前进，我们可以轻松高效地以即插即用的方式利用新的单模态编码器进行多模态融合。 5.2....我们强调，考虑到我们方法的即插即用性质，随着更好的单模态编码器的推出，我们可以快速且廉价地将它们纳入我们的框架中。我们在表1和表2中报告了所有这些编码器组合的结果。...对于图像-文本检索，我们强调我们的方法非常有竞争力，有时能够胜过许多最先进的方法，这些方法训练了数量级更多的配对数据，并且需要比单个GPU更多的计算资源进行融合。
该公司的开源工具旨在为不同的LLM应用程序添加状态和内存，从而减少幻觉并增加事实性。随着不同的LLMOps工具不断融合，这将是一个令人感兴趣的发展趋势。...三大看点： Chroma获得了1800万美元的种子轮融资。 他们的工具能够为不同的LLM应用程序添加状态和内存，以减少幻觉并增加事实准确性。...为了解决现有数据集仅包含单一模态的配对运动的挑战，作者利用3D人体运动VQ-VAE将两个数据集的运动投影到潜在空间中，并提出了一个跨模态的Transformer架构来集成文本说明。...该方法在音乐和文本的条件下生成逼真和连贯的舞蹈动作，同时保持了基于两个单一模态的可比性能。 核心要点： 利用音乐和文本进行3D舞蹈生成，引导人类进行更丰富的动作。...利用3D人体运动VQ-VAE将两个数据集的运动投影到潜在空间中。 提出跨模态的Transformer架构来集成文本说明，生成逼真和连贯的舞蹈动作。 查看更多/4 --- 5.
ui->自动手动添加 1.把文件拿出来拷贝到项目目录下 选中mainWindow.cpp右键->在Explor中显示->粘贴进来（显示包含的目录） 2.在Q1_Resource最上面右键->添加新文件...1中的图片打开,此时全部加载进去)->点击编译 4.编辑代码 //使用添加资源文件 “: + 前缀名 +文件名” ui->actionnew->setIcon(QIcon(":/data/...（不可以对其他窗口进行操作），非模态对话框（可以对其他窗口进行操作） //模态创建 阻塞 QDialog dlg(this); dlg.resize(200,100...dlg3=new QDialog(this); dlg3->resize(200,100); dlg3->show(); //设置属性，关闭时候释放，防止内存泄漏...dlg3->setAttribute(Qt::WA_DeleteOnClose); qDebug()模态创建"; 显示： 4.5 消息对话框 比如弹出的警告
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