姿态检测：识别人体关键点和姿势目标检测：定位和识别图像中的物体旋转目标检测：检测任意角度的目标物体语义分割：像素级的场景理解和分类实例分割：区分不同实例的像素级分割全景分割：结合语义分割和实例分割图像分类：对整张图像进行类别判断场景理解：理解图像的整体语义信息视觉问答：回答关于图像内容的问题"""根据需求选择合适的检测技术"""# 评估关键因素return "Rotated YOLO varian

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多模态大模型（Multimodal Large Language Model, MLLM）是能够同时理解和处理多种类型数据（文本、图像、音频、视频等）的人工智能模型。跨模态理解：理解不同模态之间的关联性统一表示学习：将不同模态的信息映射到同一个特征空间联合推理：基于多种输入进行综合推理和生成。

多模态大模型（Multimodal Large Language Model, MLLM）是能够同时理解和处理多种类型数据（文本、图像、音频、视频等）的人工智能模型。跨模态理解：理解不同模态之间的关联性统一表示学习：将不同模态的信息映射到同一个特征空间联合推理：基于多种输入进行综合推理和生成。

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清晰的意图表达：明确告诉AI你想要什么充分的上下文：提供足够的背景信息结构化的交互：有组织地进行对话和请求持续的优化：基于结果不断改进提示词合理的预期：理解AI的能力边界，合理利用通过遵循这些原则和实践，可以充分发挥AI编程助手的潜力，显著提升开发效率和代码质量。

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优化AI编程工具的提示词是一个迭代和学习的过程。为了提高AI生成代码的质量和相关性。最好的提示词是那些清晰、具体、结构化并包含充分上下文的描述。