万字长文总结多模态大模型最新进展（Modality Bridging篇）

多模态大型语言模型（MLLM）最近已成为一个新兴的研究热点，它将强大的大型语言模型（LLMs）作为大脑来执行多模态任务。MLLM 的惊人新能力，如基于图像撰写故事和无 OCR 的数学推理，在传统方法中

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多模态大语言模型（MLLM）-InstructBlip深度解读

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补充： 关于new URL()

url.parse（） 【属于url模块】 被废除，用 new URL() 【属于URL API】代替 之前用url.parse() 这样获取返回的对象 var url = require(&

关于 __dirname和__filename介绍以及使用场景

在每个模块中除了 require ，exports 等模块相关 API之外，还有两个特殊的成员： __dirname：用来动态获取当前文件模块所属目录的绝对路径__filename：用来动态获取当前

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1. Motivation 大型语言模型（LLMs）如GPT-4、PaLM和LLaMA在各种推理任务中展现出了令人印象深刻的性能。除了通过扩大模型规模来提高推理性能外，还有更有效的提示方法可以进一步

多模态论文笔记——Coca

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题目 797. 差分 思路 差分的实质是通过构造数组b减少时间复杂度，数组a为初始数据，构造数组b，数组a是b的前缀和，通过对数组b操作就可以实现数组a每个数加上c，而对数组b的操作在单位时间内

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DeepSeek：我的AI助手之旅

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