12 月 18 日新闻，Meta 联袂斯坦福年夜学，推出全新 AI 模子系列 Apollo，明显晋升呆板对视频的懂得才能。IT之家注：只管人工智能在处置图像跟文本方面获得了宏大提高，但让呆板真正懂得视频繁然是一个严重挑衅。视频包括庞杂的静态信息，人工智能更难处置这些信息，不只须要更多的盘算才能，并且怎样计划最佳 AI 视频解读体系，也存在诸多艰苦。在视频处置方面，研讨职员发明，坚持每秒恒定的帧采样率能取得最佳成果。因而 Apollo 模子应用两个差别的组件，一个处置独自的视频帧，而另一个跟踪工具跟场景怎样随时光变更。别的，在处置后的视频片断之间增加时光戳，有助于模子懂得视觉信息与文本描写之间的关联，坚持时光感知。在模子练习方面，团队研讨标明练习方式比模子巨细更主要。Apollo 模子采取分阶段练习，按次序激活模子的差别局部，比一次性练习全部局部后果更好。别的 Meta 公司还一直优化数据组合，发明 10~14% 的文本数据，其他局部稍微倾向视频内容，能够更好地均衡言语懂得跟视频处置才能。Apollo 模子在差别范围上均表示杰出，较小的 Apollo-3B 超出了 Qwen2-VL 同等等范围的模子，而 Apollo-7B 超越更年夜参数的同类模子，Meta 已开源 Apollo 的代码跟模子权重，并在 Hugging Face 平台供给公然演示。【起源：IT之家】 　　申明：新浪网独家稿件，未经受权制止转载。 -->