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大模型技术正加速渗透至产业核心场景，成为驱动数字化转型的智能引擎。全球机器学习大会（ML-Summit）聚焦大模型技术的创新突破与产业实践，深入探讨其前沿方向与落地路径。作为AI发展的核心驱动力，检索增强生成（RAG） 通过动态知识融合技术突破大模型的静态知识边界；智能体（Agent） 借助自主决策与多任务协同能力重构人机协作范式；多模态大模型 则依托跨模态语义理解技术解锁复杂场景的落地潜力。三者
视频理解的核心挑战在于时空特征的联合建模：空间维度需捕捉物体外观（如人物姿态），时间维度需建模运动动态（如动作时序），而传统方法常陷入“空间与时间割裂”或“计算成本爆炸”的困境。（( \tau \in [0,1] )，( t_{max}=16 )帧，( t_{min}=4 )帧），适应快动作（如眨眼）与慢动作（如行走）的建模需求。其中( f_t )为时间维度算子（如卷积、注意力），( f_s )为
大模型，即人工智能预训练大模型，特指包含超大规模参数（通常在十亿个以上）的神经网络模型，其中最常用的是语言大模型（LLM）。大模型的“大”体现在参数规模、架构规模、训练数据和算力需求上。例如，GPT-3拥有1750亿参数，训练数据达45TB，训练过程需要大量GPU算力。大模型的训练分为预训练和微调两个环节：预训练通过海量未标注数据学习通用特征，微调则通过特定领域的标注数据优化模型以适应具体任务。大
RAG： 大模型的动态知识引擎，解决模型静态知识边界、时效性与可信度问题。Agent： 大模型的智能执行中枢，赋予模型自主规划、决策与工具调用能力。多模态： 大模型的感知升级底座，突破单一模态理解限制，实现真实世界全息认知。知识增强（RAG）→ 行为智能（Agent）→ 感知升级（多模态）→ 完整智能体
如果读者朋友不想深入学习大模型，则了解提示词的使用原则也可以了。要是既不想深入学习，又要做大模型相关的项目，则对于工程同学来说，学习RAG也能把大模型玩转起来。下面的步骤写给想系统性学习大模型的朋友们。先来一张整体结构图，越是下面部分，越是基础：需要了解深度学习的基本原理和常见术语，如神经网络、梯度下降、反向传播、监督学习、无监督学习、分类、回归、聚类等。这些概念是理解和应用大模型的基础。掌握Py
视频异常检测（VAD）在视频理解领域仍然是一项基础且具有挑战性的任务，在信息取证和公共安全保护等领域有着广阔的应用前景。由于异常情况的罕见性和多样性，现有方法仅利用容易收集的正常事件，以无监督的方式对正常时空模式的内在常态进行建模。尽管这些方法受益于深度学习的发展取得了显著进展，但它们试图对可观测视频和语义标签之间的统计依赖关系进行建模，这是对常态的粗略描述，缺乏对其潜在因果关系的系统探索。
torchvision是PyTorch的一个图形图像库，专门服务于PyTorch深度学习框架，用于构建计算机视觉模型。它提供了丰富的功能和工具，帮助开发人员和研究人员轻松处理图像数据，从而加速计算机视觉应用的开发和部署。在torchvision库中，有几个核心组件值得一提。首先是torchvision.datasets，这个模块包含了许多加载数据的函数以及常用的数据集接口，如MNIST、CIFAR
在深度学习中，Transformer架构被广泛使用，而它所基于的注意力机制是最核心的部分，今天我们来讲一讲注意力机制到底是一种什么样的机制。
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