生态系统丰富：主流深度学习框架（PyTorch、TensorFlow、JAX）均以 Python 为主要接口，提供完整的工具链（数据处理、模型训练、评估部署）。- 分布式训练支持：库如`DeepSpeed`、`Megatron-LM`、`Hugging Face Accelerate`简化了多GPU/TPU训练。- 与Python结合：通过`PyTorch`的`torch.cuda`或`Numba

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数据集：Kinetics-400/700（动作识别）、MSR-VTT（视频描述）、ActivityNet。- 视觉编码器：使用预训练模型（如ResNet、ViT、CLIP-ViT）提取每帧的视觉特征。- 使用大规模视频-文本数据集（如WebVid-10M、HowTo100M）进行对比学习。1. 多模态数据：视频包含视觉（图像帧）、时序（动作）、音频等多维度信息，需统一处理。- 对比学习：通过CLI

‌企业用户‌：优先考虑‌Google Vertex AI RAG‌或‌Meta RAG Suite‌，注重算力、合规性和多语言支持；‌开发者/初创公司‌：‌OpenAI RAG Engine‌或‌LangChain‌，依赖成熟API和社区资源；2. 自适应增强架构‌：动态选择检索策略（向量搜索、关键词匹配、图网络检索），结合混合模型优化生成质量。‌1. 多模态统一处理‌：支持文本、图像、音频、视频

生态系统丰富：主流深度学习框架（PyTorch、TensorFlow、JAX）均以 Python 为主要接口，提供完整的工具链（数据处理、模型训练、评估部署）。- 分布式训练支持：库如`DeepSpeed`、`Megatron-LM`、`Hugging Face Accelerate`简化了多GPU/TPU训练。- 与Python结合：通过`PyTorch`的`torch.cuda`或`Numba

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