新书推荐 | 《视觉语言模型VLM原理与实战》(文末附资源获取方式)
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在人工智能领域,多模态融合正成为解锁复杂任务的关键,而视觉与语言的深度融合已成为推动多模态智能发展的核心驱动力。
视觉语言模型(Vision-Language Model, VLM)通过结合视觉感知与语义理解能力,在图像生成、跨模态检索、智能问答、机器人交互等领域展现出前所未有的潜力。
长久以来,计算机视觉专注于让机器 “看懂” 图像与视频,自然语言处理致力于使机器 “理解” 文本和语音,二者宛如平行轨道上的列车,各自发展。
视觉语言模型的诞生,打破了视觉与语言之间的 “次元壁”。它试图同时处理图像、视频等视觉数据以及文本、语音等语言数据,从而实现对复杂场景的深度理解与精准生成。
然而,这一领域的快速演进也带来了诸多挑战:从基础架构的设计、预训练范式的优化,到下游任务的高效迁移、鲁棒性与泛化能力的提升,研究者们亟需一本系统性的著作来梳理技术脉络、总结实践经验并展望未来方向。《视觉语言模型VLM原理与实战》应运而生。
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无论您是人工智能领域的研究者、开发者,还是对新技术满怀好奇的探索者,这本书都将成为您了解 VLM 的绝佳指南,助您在多模态人工智能的浪潮中,把握先机,探索无限可能。
如果您对书中关于 VLM 技术细节、应用案例等方面感兴趣,欢迎告诉我,我可以进一步为您分享。
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参考文献链接
人工智能芯片与自动驾驶

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