以上分享了美团在视频标签、视频封面与剪辑、视频细粒度像素级编辑技术领域，通过与业务场景的结合期望为商家和用户提供更加智能的信息展示和获取方式。未来，短视频技术应用方面，在美团丰富的业务场景包括本地生活服务、零售电商，都会发挥更大的潜在价值。视频理解技术方面，多模态自监督训练，对于缓解标注数据依赖，提升模型在复杂业务场景的泛化性能方面非常有价值，我们也在做一些尝试和探索。Hadoop YARN：调度

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在流程上，对于每一个UI目标区域，AutoConsis利用OCR提取所有可识别的字符，随后将分词的结果与CoT示例进行拼合构成Prompt，最后从LLM（AutoConsis的实验部分调用GPT-3.5-Turbo完成）的输出中获取一致性检验所需的关键信息。以下介绍工具的设计过程。对于营销会场页而言，如UI区域识别流程图所示：我们将一个会场页的UI截图送入识别模型，并提供一个商品卡片和对应的文本描

以上分享了美团在视频标签、视频封面与剪辑、视频细粒度像素级编辑技术领域，通过与业务场景的结合期望为商家和用户提供更加智能的信息展示和获取方式。未来，短视频技术应用方面，在美团丰富的业务场景包括本地生活服务、零售电商，都会发挥更大的潜在价值。视频理解技术方面，多模态自监督训练，对于缓解标注数据依赖，提升模型在复杂业务场景的泛化性能方面非常有价值，我们也在做一些尝试和探索。Hadoop YARN：调度

在流程上，对于每一个UI目标区域，AutoConsis利用OCR提取所有可识别的字符，随后将分词的结果与CoT示例进行拼合构成Prompt，最后从LLM（AutoConsis的实验部分调用GPT-3.5-Turbo完成）的输出中获取一致性检验所需的关键信息。以下介绍工具的设计过程。对于营销会场页而言，如UI区域识别流程图所示：我们将一个会场页的UI截图送入识别模型，并提供一个商品卡片和对应的文本描