《深入浅出多模态》系列之Flamingo模型解析： Flamingo是DeepMind推出的多模态视觉语言大模型，以少样本/零样本学习为核心突破。2022年首版通过模块化架构（冻结的ViT视觉编码器+Perceiver Resampler+语言模型）实现图文跨模态交互，支持连续对话和上下文学习。2024年Flamingo-2进一步开放权重，增强视频理解能力，在VQA等任务表现优异。其技术亮点包括：

本文介绍了AI领域专家信息及算法工程师面试经验。作者为CSDN、阿里云博客专家，专注AI知识分享，运营学习社区和公众号。面试内容涵盖：1）项目细节讨论；2）模型优化方法（结构调整、数据平衡、集成学习等）；3）Transformer结构解析与参数计算（自注意力层、前馈网络等）；4）房屋图片物体检测场景题解决方案（预训练模型微调）；5）无位置标注数据的处理方法（弱监督学习、CAM技术等）。文章为AI从

本文介绍了算法工程师面试中的常见问题及解答，涵盖大模型推理优化相关内容。首先解析了欠拟合的原因（模型复杂度不足、特征不足等）及解决方法（增加模型复杂度、改进数据质量等）。其次探讨了Transformer模型效果更好的原因，包括自注意力机制和Q、K、V三向量的作用。还介绍了大数据查找与排序算法（哈希查找、归并排序等），以及TCP/UDP在通信中的选择依据（可靠性需求）。全文聚焦AI技术面试核心知识点

| 强调视觉与语言融合 | | GPT-4V | OpenAI | 2（文本+图片） | 大模型推理、多模态理解 | 视觉对话、逻辑推理 | 闭源，商业API | | Gemini | Google | 3+（文本+图片+视频） | 跨模态检索、动态推理 | 视频问答、跨模态搜索 | 多模态能力最强，但未开源 | | LLaVA | 微软/开源 | 2（文本+图片） | 高效轻量化、指令微调 |

《深入浅出多模态》系列文章聚焦多模态AI领域，本篇重点解析Flamingo系列模型。Flamingo由DeepMind研发，是few-shot/zero-shot视觉语言大模型的开创性工作，通过模块化架构（视觉编码器+Perceiver Resampler+语言模型）实现图文/视频多模态理解。2022年Flamingo-1支持上下文学习，2024年Flamingo-2开源权重并强化视频处理能力。该

《深入浅出多模态》系列之Flamingo模型解析： Flamingo是DeepMind推出的多模态视觉语言大模型，以少样本/零样本学习为核心突破。2022年首版通过模块化架构（冻结的ViT视觉编码器+Perceiver Resampler+语言模型）实现图文跨模态交互，支持连续对话和上下文学习。2024年Flamingo-2进一步开放权重，增强视频理解能力，在VQA等任务表现优异。其技术亮点包括：

《深入浅出多模态》系列文章聚焦多模态AI领域，本篇重点解析Flamingo系列模型。Flamingo由DeepMind研发，是few-shot/zero-shot视觉语言大模型的开创性工作，通过模块化架构（视觉编码器+Perceiver Resampler+语言模型）实现图文/视频多模态理解。2022年Flamingo-1支持上下文学习，2024年Flamingo-2开源权重并强化视频处理能力。该

| 强调视觉与语言融合 | | GPT-4V | OpenAI | 2（文本+图片） | 大模型推理、多模态理解 | 视觉对话、逻辑推理 | 闭源，商业API | | Gemini | Google | 3+（文本+图片+视频） | 跨模态检索、动态推理 | 视频问答、跨模态搜索 | 多模态能力最强，但未开源 | | LLaVA | 微软/开源 | 2（文本+图片） | 高效轻量化、指令微调 |

华为杯全国研究生数学建模竞赛是由华为公司主办的一项面向全国研究生的数学建模竞赛。该竞赛旨在通过实际问题的建模和解决，培养研究生的创新能力和团队合作精神，推动科技创新和应用。华为杯竞赛分为初赛和决赛两个阶段。初赛阶段，参赛团队需要在规定时间内完成一道实际问题的建模和解答，并将答案提交给评委进行评审。

本系列主要介绍AIGC方向文章，包括stable diffusion扩散模型介绍、文生图、图生视频等方向理论与基础实战，分享AIGC开源工具的使用，该系列适合方便小白学习，本篇为第一篇《 深度浅出AIGC（二）：扩散模型原理详细》。