用于视觉识别的视觉语言模型（VLM）能够有效地使用网络数据，并允许零样本预测，而无需特定于任务的微调，在广泛的识别任务中取得了巨大的成功。本报告从VLM的研究背景、研究意义、理论框架、技术方法、商业化大模型和未来的研究方向等几个方面对VLM进行了调研，并将不同的算法进行了比较总结。

Mamba模型融合了CNN的并行处理优势和RNN的长期记忆功能，有效改善了Transformer在长序列处理上的不足。与Transformer相比，Mamba更擅长提取视频特征和构建帧间的全局联系。虽然Mamba模型较新，在多模态视频检索领域的应用仍处于初步探索阶段，但将其应用于文本和视频的多模态检索具有显著的科研潜力。本研究基于文本视频检索的大模型CLIP4clip，探索使用Mamba模型替换CLIP模型中的Transformer架构，目的是对输入向量进行更有效的信息建模。这一尝试不仅展示了Mamba模型的实用性，也为未来的研究方向提供了新的视角。

用于视觉识别的视觉语言模型（VLM）能够有效地使用网络数据，并允许零样本预测，而无需特定于任务的微调，在广泛的识别任务中取得了巨大的成功。本报告从VLM的研究背景、研究意义、理论框架、技术方法、商业化大模型和未来的研究方向等几个方面对VLM进行了调研，并将不同的算法进行了比较总结。

综上所述，云主机的发展规划是一个多维度、全方位的过程。通过技术创新、服务优化、市场拓展、安全保障以及可持续发展等方面的努力，云主机将不断提升自身竞争力，为企业和个人提供更加高效、便捷、安全的计算服务。

云电脑作为近年来的新兴行业，与云计算、算力、IT技术的发展有着密切关系。总体而言，云电脑由云终端、传输协议与云端资源组成，是一种基于云计算的新型服务。它将传统个人电脑的硬件资源和软件环境迁移到云端，并通过虚拟化技术提供远程访问功能，使用户可以通过互联网连接到云端服务器上运行的虚拟机，从而实现跨平台的随时随地使用。

当我们站在2024年设计演变的十字路口上时，设计系统领域正在见证前沿技术和经典设计原则的迷人交互

实验分析groundingDINO微调后繁华行降低的问题，以及采用lora微调和adapter微调的实验结果

本文介绍了使用NVIDIA CUDA 11.8版本进行ChatGLM3-6B模型部署的过程

现有FPGA的AI加速技术往往使用单卡方案实现某个模型的加速，或者使用FPGA集群实现模型的分布式推理，但是没有更细力度的加速方案。单卡和集群的方案容易造成功能固化，通用性不够，同时资源消耗大，很难实现资源共享。本文考虑到AI中常用算法中的基本计算单元，构建常用的算子，比如卷积算子、浮点累加器算子等等，可以实现更细粒度的功能整合。同时由于基于PCIe SR-IOV技术，实现vf级的算子动态调度，进一步增加资源的灵活度。

《R-TOSS: A Framework for Real-Time Object Detection using Semi-Structured Pruning》提出了一种新的半结构化剪枝框架R-TOSS，它克服了最先进的模型剪枝技术的缺点。在JetsonTX2上的实验结果表明，R-TOSS在YOLOv5目标探测器上的压缩率为4.4×，推理时间加速了2.15×，能耗降低了57.01%。R-TOSS还可以在RetinaNet网络上进行2.89×的压缩，推理时间加速了1.86×，能耗降低了56.31%。还展示了与各种最先进的剪枝技术相比的显著改进。