支持最高1.8M像素的高分辨率图像输入（例如1344*1344），支持任意长宽比图像。图像压缩层，引入一个单层交叉注意力层和一层可训练的query emb。压缩token长度到query emb。

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强化学习是一种通过agent与环境交互来最大化长期奖励的机器学习方法。其核心要素包括agent、环境、状态、动作和奖励机制。根据学习方式可分为on-policy和off-policy，根据模型可分为model-free和model-based。关键区别在于奖励函数反映即时收益，而价值函数（包括状态值函数和动作-状态值函数）衡量长期收益。贝尔曼方程为解决此问题提供了递归框架，其核心思想是将问题分解为

强化学习是一种通过agent与环境交互来最大化长期奖励的机器学习方法。其核心要素包括agent、环境、状态、动作和奖励机制。根据学习方式可分为on-policy和off-policy，根据模型可分为model-free和model-based。关键区别在于奖励函数反映即时收益，而价值函数（包括状态值函数和动作-状态值函数）衡量长期收益。贝尔曼方程为解决此问题提供了递归框架，其核心思想是将问题分解为

自定义、模板代码生成

CeedlingCeedling 是一个用 Ruby 语言编写的自动化测试框架，一个 C 项目构建系统，是对 Ruby Rake 的一个延申。Ceedling 主要目标是以测试为驱动的 C 语言开发，集成CMock、Unity、CException三个开源项目。1.环境搭建1.1 Ruby环境Windows下，我们使用官方的RubyInstaller安装Ruby环境。RubyInstaller A