本文综述了多模态大型语言模型（MLLMs）的最新进展，探讨了其基本架构、训练策略、评估方法以及面临的挑战和未来研究方向。MLLMs结合了大型语言模型（LLMs）和大型视觉模型（LVMs）的优势，通过模态编码器、预训练LLM和模态接口实现多模态信息的接收、推理和输出。文章强调了MLLMs在细粒度支持、模态支持、语言支持和特定场景应用方面的扩展。同时，指出了MLLMs在处理长上下文信息、遵循复杂指令、

通过本次数据挖掘的K-means聚类算法实验，了解了k-means算法的实现过程及基本方法。k-means算法的优点为原理易懂、易于实现，当簇间的区别较明显时，聚类效果较好。缺点为当样本集规模大时，收敛速度会变慢；对孤立点数据敏感，少量噪声就会对平均值造成较大影响；k的取值十分关键，对不同数据集，k选择没有参考性，需要大量实验。

通过本次数据挖掘的预处理实验，了解了数据预处理的方法和主要步骤，依靠在教材的基础上查询网上的资料，学习了相关数据预处理的算法过程，并完成了对数据预处理方法的具体案例实现，基本掌握了数据预处理的主要过程，为未来的数据挖掘提供准备过程。附：源代码（1）缺失值处理#查看缺失值2、删除缺失值dropna# 删除缺失值 - dropna3、填充/替换缺失数据 - fillna、replace#用0来填补缺失

RAG 是 Retrieval-Augmented Generation（检索增强生成）的缩写，是一种结合信息检索与大模型生成能力的技术框架。它的核心思想是：在让大模型回答问题或生成内容前，先从外部知识库中检索出相关信息，作为上下文输入给模型，从而提升回答的准确性、时效性和可解释性。

本系统主要是应用于学生各类信息的管理，总体任务是实现学生信息关系的系统化、规范化、自动化，其要任务是统计学生各类信息进行日常管理，如查询、修改、增加、删除、以及学生选课、成绩的查询等功能设计的管理系统。包括学生姓名、性别、出生日期、家庭住址、本人电话、本人QQ、家长电话、家长姓名、身份证号码、毕业学校、是否为应届生、所属班级、学号、进校时间、离校时间、所学专业、记录时间、最后一次更新时间、状态。包