FFmpeg项目由 Fabrice Bellard在2000年创立。到目前为止，FFmpeg项目的开发者仍然与VLC、MPV、dav1d、x264等多媒体开源项目有着广泛的重叠。Ffmpeg（FastForward Mpeg）是一款遵循GPL的开源软件，在音视频处理方面表现十分优秀，几乎囊括了现存所有的视音频格式的编码，解码、转码、混合、过滤及播放。

强化学习是一种独特且强大的机器学习范式，它适用于一系列需要顺序决策和自适应控制的复杂问题。通过不断的探索和实验，强化学习模型学习如何在给定环境中作出最优决策。尽管存在一些挑战，但随着研究的深入和技术的发展，强化学习将在许多领域发挥更大的作用。

虽然大语言模型（LLMs）在各种下游任务中展示出了卓越的能力，在多个领域有广泛应用，但存在着幻觉的问题：即生成与用户输入不符、与先前生成的内容矛盾或与已知世界知识不符的内容。这种现象对LLMs在现实世界场景中的可靠性构成了重大挑战。在准确率要求非常高的场景下幻觉是不可接受的，比如医疗领域、金融领域等。

注意力机制（Attention Mechanism）是深度学习领域中的一种重要技术，特别是在序列模型如自然语言处理（NLP）和计算机视觉中。它使模型能够聚焦于输入数据的重要部分，从而提高整体性能和效率。

人工智能（Artificial Intelligence）：人工智能是一个广泛的概念，指的是使计算机系统具备像人类一样的智能和能力。人工智能涵盖了包括机器学习和深度学习在内的各种方法和技术，旨在让计算机能够感知、理解、推理、学习和解决问题。人工智能的目标是模拟和实现人类智能的各个方面，以改善生活、提高效率和解决复杂的问题。机器学习（Machine Learning）：机器学习是一种人工智能的方法和

强化学习是一种独特且强大的机器学习范式，它适用于一系列需要顺序决策和自适应控制的复杂问题。通过不断的探索和实验，强化学习模型学习如何在给定环境中作出最优决策。尽管存在一些挑战，但随着研究的深入和技术的发展，强化学习将在许多领域发挥更大的作用。

监督学习是机器学习领域中最基础和最广泛应用的一种方法，它通过从标注数据中学习模式和关系，使得机器能够进行准确的预测和分类。随着技术的发展，监督学习在越来越多的领域展现出其强大的能力。

半监督学习通过结合标注数据的指导和未标注数据的丰富信息，提供了一种在标注数据有限时仍能有效学习的方法。它在许多实际应用中显示出巨大的潜力，尤其是在数据获取成本高昂或困难的领域。随着机器学习技术的不断进步，半监督学习的方法和应用将继续得到发展和完善。

无监督学习（Unsupervised Learning）是机器学习的一种类型，它涉及从未标记的数据中发现隐藏的模式。与监督学习不同，无监督学习的数据没有显式的标签或已知的结果变量。其核心目的是探索数据的内在结构和关系。无监督学习通常用于数据探索、发现洞见以及识别数据中的潜在结构。

FFmpeg项目由 Fabrice Bellard在2000年创立。到目前为止，FFmpeg项目的开发者仍然与VLC、MPV、dav1d、x264等多媒体开源项目有着广泛的重叠。Ffmpeg（FastForward Mpeg）是一款遵循GPL的开源软件，在音视频处理方面表现十分优秀，几乎囊括了现存所有的视音频格式的编码，解码、转码、混合、过滤及播放。作为最受欢迎的视频和图像处理软件，它被来自各行各