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GPT-4多模态模型
GPT-4 模型是OpenAI开发的第四代大型语言模型（LLM），它将是一个多模态模型，会提供完全不同的可能性-例如文字转图像、音乐甚至视频。 GPT-4 建立在 GPT-3 之上，GPT-3 于 2020 年 5 月发布，并迅速成为使用最广泛的自然语言处理模型之一。 在GPT-4之前是GPT-3.5，由该模型开发的聊天机器人 ChatGPT 一经面世，便引爆 AI 界的军备竞赛 多模态或成GPT-4最大亮点 微软 AI 技术专家 Holger Kenn 和 Clemens 根据 Kenn 的说法，多模态 AI 不仅可以将文本转化成相应的图像、音乐甚至是视频。在微软宣布前，机器学习专家 Emil Wallner 就在推特上预测，称 GPT-4 可能具备这种能力。 GPT-4 GPT-4 模型是第四代大型语言模型（LLM），它将是一个多模态模型，会提供完全不同的可能性-例如文字转图像、音乐甚至视频。
1.7K31编辑于 2023-03-13 《Java开发者必知：LangChain4j实现RAG系统多模型调度的深度剖析》
对于Java开发者而言，LangChain4j作为一个强大的Java框架，在构建RAG系统时具有显著的优势，而其中多模型调度的设计更是能够让开发者根据不同的需求，灵活地选择和切换模型，进一步提升RAG系统的性能和适用性 那么，如何在Java中利用LangChain4j实现RAG系统的多模型调度呢？这正是本文将要深入探讨的核心内容。 在使用LangChain4j进行多模型调度之前，首先要根据项目的需求和特点，精心挑选合适的模型。这需要综合考虑多个因素，如模型的语言能力、对特定领域知识的掌握程度、生成文本的风格以及模型的成本等。 例如，对于OpenAI的模型，可以通过设置相应的API密钥和模型参数，快速完成初始化，为后续的多模型调度做好准备。为了实现灵活高效的多模型调度，构建一个模型注册表是关键的一步。 这些元数据能够帮助开发者更好地了解每个模型的特点，从而在进行多模型调度时做出更明智的决策。
42710编辑于 2025-06-10- 来自专栏算法一只狗
LLama4 原生多模态大模型
Meta最新发布了原生多模态大模型 Llama 4，一经亮相即登上LMSYS大模型排行榜第二名，仅次于Google的Gemini-2.5-pro，分差仅为22分，实力可见一斑。 当前行业趋势多偏向小而高效的模型，Llama 4如此庞大的规模实属少见。 技术细节与训练策略Llama 4采用了先进的早期融合（early fusion）机制，将文本和视觉token统一集成至模型主干架构，实现了真正的多模态统一训练。 总结与展望Llama 4的发布，意味着Meta正式进入原生多模态大模型竞争核心领域。 相比Gemini系列、GPT-4o、Claude 3、DeepSeek等主流模型，Llama 4以务实高效的技术路线，突出计算成本、推理效率与多模态能力的平衡。
77300编辑于 2025-05-01 - 来自专栏算法和应用
多机调度的几何
作者：Nikhil Bansal,Jatin Batra 摘要：我们考虑以下一般调度问题：在时间0处有m个相同的机器和n个作业都被释放。
58910发布于 2019-07-18 - 来自专栏乐行僧的博客
多机调度问题（贪心）
实现作业调度，使得n个作业的等待时间最短。
66120编辑于 2022-02-25 - 来自专栏啄木鸟软件测试
多模态大模型技术原理与实战(4)
多模态大模型核心技术 1多模态的困难 困难 数据集标志困难 人工标注生成 COCO Visual Genome ... 图像生成文本 模型 OpenAl的DALL-E2和GPT4 谷歌大脑的 lmaen和Stable Diffusion 百度的文心一言 文本生成图像 基于GAN的文本生成图像方法 AlignDRAW 图像解码器 把隐信息还原成图像 4语音多模态技术 文本生成语音 以前技术：拼接法和参数法 基于非深度学习的文本生成语音技术 隐马尔可夫模型 (HMM) 文本信息提取模块 声学特征提取模块 组成：3层降采样块和3层条件上采样块 微软的 Natural Speech 2：结合了扩散模型的概念，通过使用神经语音编将语音波形转换为连续向量，然后使用解码器重建语音波形 5 视频多模态技术 挑战 可调整的低秩适配(Adaptive Low-Rank Adaptation，AdaLoRA)技术和量化压缩远程注意力(Quantized Long-Range Attention，QLoRA)技术 8 GPT-4多模型核心技术介绍
46210编辑于 2024-09-10 - 来自专栏腾讯云大数据
Flink资源调度模型
作者：王刚，腾讯CSIG高级工程师 Flink 资源模型 / 调度设计 背景知识 首先，我们来简单回顾一下 Flink 作业的运行时模型，然后再来探讨在这种运行模型下，Flink 的资源模型和调度架构的设计和实现 我们接下来从 Task 运行维度分析，一层层来看 Flink 的资源模型设计。 资源模型 首先，我们介绍 Flink 基本的几个运行时概念。 2）处理 Task 运行结束或者失败的情形 3）协调 Checkpoint 的触发和执行 4）协调 Flink Job 在发生失败时的恢复行为 5）其它情形。 如果没有 Slot 共享，非密集 subtask(source/map()) 将阻塞和密集型 subtask(window) 一样多的资源。 调度模型 该小结部分内容引自 深入解读Flink资源管理机制 [4] 概览 Flink 的资源调度是一个典型的两层模型。
1.3K10编辑于 2022-07-04 - 来自专栏thinkphp+vue
Kubernetes 多集群调度方案调研
当多集群的应用场景出现时，我们怎么处理多个集群的调度呢。为什么要有多集群调度？通常来说，一个集群的大小需要预估业务的资源总量。当资源不够时，可以通过增加机器数量来进行集群扩容。 当然，使用多集群调度肯定会增加整体架构的复杂度，集群之间的状态同步也会增加控制面的额外开销。所以，多集群的主要攻克的难点就是跨集群的信息同步和跨集群网络连通方式。 多集群的服务实例调度，需要保证在多集群的资源同步的实时，将 pod 调度不同的集群中不会 pod pending 的情况。 当集群资源充足时，cluster1 会分配 4 个 pod，cluster2 被分配 6 个实例。 liqo-pods-management在了解多集群调度的细节之前，需要先弄清楚 virtual kubelet 的工作机制。
2.3K30编辑于 2022-07-09 - 来自专栏悠扬前奏的博客
LVS-4.负载调度
负载调度器上的负载调度策略和算法，解决如何将请求流调度到各台服务器，使得各台服务器尽可能地保持负载均衡。 以下主要由两个部分组 成。 2.1 内核中的连接调度算法 IPVS在内核中的负载均衡调度是以连接为粒度的。 内核中的连接调度算法，IPVS实现了8种： 轮叫调度（Round-Robin Scheduling） 加权轮叫调度（Weighted Round-Robin Scheduling） 最小连接调度（Least-Connection 加权轮询调度无需记录当前所有连接的状态，是一种无状态调度。 2.3 最小连接调度 最小连接调度（Least-Connection Scheduling），把新的连接请求分配到当前链接数量最小的服务器。 ，所以判断条件可以简化为 C(Sm) / W(Sm) = min { C(Si) / W(Si)} (i=0, 1, . , n-1) 其中W(Si)不为零 因为除法所需的CPU周期比乘法多，
60230发布于 2019-05-30 - 来自专栏陶士涵的菜地
golang的MPG调度模型
运行就是并行 2）M1,M2,M3正在执行一个G,M1的协程队列有三个，M2的协程队列有三个，M3的协程队列有两个 3）从上图可以看到：Go的协程是轻量级的线程，是逻辑态的，Go可以容易的起上万个协程 4） 比较重量级，几千个线程就有可能耗光cpu资源 MPG模式运行状态2 1）分成两个部分来看 2）原来的情况是M1主线程正在执行G1协程，另外有三个协程在等待 3）如果G1协程阻塞，比如读取文件或者数据库 4） 这时就会创建M2主线程（也可能是从已有的线程池中取出M2）并且将等待的三个协程挂到M2下执行，M1主线程下的G1仍然执行文件的读写 5）这样的MPG调度模式，既可以让G1执行，也不会让队列的其他协程一直阻塞
1.9K10发布于 2019-09-10 - 来自专栏陶士涵的菜地
golang的GMP调度模型
GMP是三个缩写 G : groutine M : Machine 系统线程 P : Processor 处理器 GMP调度就是循环在与P(处理器)绑定的M(系统线程)上寻找可执行的G(协程) ?
1.4K20发布于 2021-04-09 - 来自专栏后端精进之路
Spark系列 - (4) Spark任务调度
4. Spark任务调度 4.1 核心组件 本节主要介绍Spark运行过程中的核心以及相关组件。 Spark任务的调度总体上分两路进行，一路是Stage级的调度，一路是Task级的调度，总体的调度流程如下： Spark RDD通过Transformation操作，形成了RDD血缘关系图，即DAG， TaskScheduler负责Task级的调度，将DAGScheduler传过来的TaskSet按照指定的调度策略分发到Executor上执行，调度过程中SchedulerBackend负责提供可用资源 TaskScheduler就是以TaskSetManager为调度单元去执行Tasks的； 将封装好的TaskSetManager加入到等待的调度队列等待调度，又schedueBuilder决定调度的顺序 调度策略 TaskScheduler支持两种调度策略，一种是FIFO，也是默认的调度策略，另一种是FAIR。
1.3K10编辑于 2023-10-19 - 来自专栏cwl_Java
快速学习-ElasticJob调度模型
调度模型 与大部分的作业平台不同，ElasticJob 的调度模型划分为支持线程级别调度的进程内调度 ElasticJob-Lite，和进程级别调度的 ElasticJob-Cloud。 进程内调度 ElasticJob-Lite 是面向进程内的线程级调度框架。通过它，作业能够透明化的与业务应用系统相结合。 进程级调度 ElasticJob-Cloud 拥有进程内调度和进程级别调度两种方式。 常驻任务类似于 ElasticJob-Lite，是进程内调度；瞬时任务则完全不同，它充分的利用了资源分配的削峰填谷能力，是进程级的调度，每次任务的会启动全新的进程处理。
36540发布于 2020-09-22 深度解析：多AI模型协同调度机制的研发效能提升分析
而多AI模型协同调度，就像是指挥一支交响乐团，让不同的"乐器"在合适的时机发出最美妙的声音。 在当今AI技术飞速发展的时代，单一模型已经无法满足复杂业务场景的需求。 这就是我们今天要探讨的核心话题——多AI模型协同调度机制。它不仅能够提升系统的整体性能，更能在研发效能上带来质的飞跃。 多AI模型协同调度核心概念 什么是多AI模型协同调度？ 简单来说，多AI模型协同调度就是让不同的AI模型在统一的框架下协同工作，根据任务特点和资源状况，智能地选择最合适的模型组合来完成任务。 核心要素解析 1. 资源调度 合理分配GPU、CPU、内存等计算资源 实现负载均衡和成本优化 4. 模型剪枝与量化 减少模型大小50-80% 推理速度提升2-4倍 准确率下降控制在2%以内 总结与展望 {#总结展望} 核心价值总结 多AI模型协同调度机制为现代AI应用带来了革命性的变化： 效能提升
1.3K20编辑于 2025-07-17- 来自专栏新智元
超越GPT-4V，苹果多模态大模型上新！
新智元报道 编辑：flynne 【新智元导读】苹果开发的多模态模型Ferret-UI增强了对屏幕的理解和交互，在引用、基础和推理方面表现出了卓越的性能，这些增强功能的出现预示着巨大的进步。 4月8日，苹果发布了其最新的多模态大语言模型（MLLM ）——Ferret-UI，能够更有效地理解和与屏幕信息进行交互，在所有基本UI任务上都超过了GPT-4V！ 众所周知，通用域多模态大型语言模型（MLLM ）在理解和有效交互的能力方面往往不足。 而Ferret-UI被称之为是一种新的MLLM，专为理解移动UI屏幕而量身定制，具备指向、定位和推理等多种能力。 高级任务数据生成 为了将推理能力融入到该模型中，他们使用LLaVA方法，并用GPT-4收集另外4种格式的数据。 以上数据的生成主要为4个任务，分别是：详细描述、对话感知、对话交互和功能推理。 其中，他们扩展了详细描述和函数推理的基本提示，将它们与GPT-4响应配对，作为模型训练中的输入数据。
38210编辑于 2024-04-12 水利调度“智慧脑”：融合多源感知数据与洪涝预报模型的实时决策平台
这不仅是技术的升级，更是调度范式的根本转变。本文将聚焦三个高价值核心场景，深入剖析如何通过融合多源感知数据与智能预报模型，构建一个能真正实现实时、精准、可解释辅助决策的"水利调度智慧脑"。 在某中型流域的模拟测试中，该平台在同样满足防洪安全的前提下，相较于传统经验调度方案，能使流域内水库群在汛末平均多蓄水5%-8%，有效增加了抗旱水资源储备，同时通过优化泄流过程，降低了下游河道的冲刷风险。 智慧脑"解决方案：耦合预报模型的动态自适应调度武汉知识图谱科技构建了"水质水量一体化预测-优化"模型，支撑预见性调度。 AI智能体工厂提供可视化工具，允许业务人员根据不同场景（如内涝应急、水库调度）快速编排定制化的决策工作流。4.数字孪生仿真与可视化引擎：构建流域/城区的三维数字孪生体，提供高沉浸感的仿真预演环境。 通过在城市内涝应急、流域防洪调度、水生态管理等核心场景的深度融合应用，这个融合了多源感知数据与智能预报模型的实时决策平台，正在证明其价值：它让水利调度从依赖个人经验的"艺术"，转变为融合集体知识与先进算法的
25310编辑于 2026-03-03- 来自专栏AIGC 先锋科技
手机上的 GPT-4V 级多模态大型语言模型！
近年来，多模态大型语言模型（MLLMs）的爆发性增长已经从根本上改变了AI研究和产业的前景，为作者揭示了迈向下一个AI里程碑的光明道路。 1 Introduction 随着多模态大型语言模型（MLLM）的快速发展，作者的理解、推理和交互能力在多个模态下有了显著提升。 2 Related Works 多模态语言模型(MLLMs)的发展显著提高了MLLM的进展。 Qwen-VL-Chat，Yi-VL，DeepSeek-VL和InternVL更多关注通过高分辨率输入，更多的训练数据和更好的数据比例等不同的技术提高模型能力的改进。 在终端端的多模态大量语言模型。 如图10所示，模型与其功能强大的GPT-4V相比，其响应更具可行性，显示出在实际场景中的可靠性和可信度。 结论 贡献。
55210编辑于 2024-08-19 - 来自专栏AI掘金志
核心指标超越GPT-4 Turbo！商汤多模态大模型「开箱」
作为文科生，日日新5.0在开放问答场景做了重点优化，在聊天、多轮对话、信息提取、写作等场景达到业内领先水平。 作为理科生，日日新5.0的知识、数学、推理、代码能力，与GPT-4 Turbo不相上下。 具备强大的算力基础设施的计算硬件集群、资源调度等能力，能够更高效的利用计算资源、降低模型的边际成本的企业，才有资格站在高处。 商汤是业内少有的算力供应大户。 自2023年4月发布“日日新”以来，商汤大模型以2个月至3个月一个版本的速度快速迭代，在短短1年，就迭代了5个版本。 再看算法。 前文提到，多模态最大的挑战是不同模态之间的语义鸿沟。 如果每一个行业思维链数据都能够被轻松构造的话，推理能力就会大幅度提升，在这个过程中构造数千亿的知识链数据，从而使得模型能力可以对标GPT-4 Turbo。 不仅在多模态大模型权威综合基准测试MMBench中综合得分排名首位，82.3（超过GPT-4V的77），在多个知名多模态榜单MathVista，AI2D，ChartQA，TextVQA，DocVQA，MMMU
62310编辑于 2024-04-28 - 来自专栏一个会写诗的程序员的博客
Linux 内核的 4 大 IO 调度算法
Linux 内核包含4个IO调度器，分别是 Noop IO scheduler、Anticipatory IO scheduler、Deadline IO scheduler 与 CFQ IO scheduler I/O调度程序负责维护这些队列的顺序,以更有效地利用介质.I/O调度程序将无序的I/O操作变为有序的I/O操作. 内核必须首先确定队列中一共有多少个请求,然后才开始进行调度. ? 然而IO吞吐量和IO响应时间往往是矛盾的，为了尽量平衡这两者，IO调度器提供了多种调度算法来适应不同的IO请求场景。其中，对数据库这种随机读写的场景最有利的算法是DEANLINE。 4、ANTICIPATORY CFQ和DEADLINE考虑的焦点在于满足零散IO请求上。对于连续的IO请求，比如顺序读，并没有做优化。 We see that the in the mixed read/write workloads (2 and 4) the NOOP scheduler has a negative impact
6.3K31发布于 2020-04-16 - 来自专栏sunsky
深入Golang调度器之GMP模型
}() } Go调度器组成 Go语言虽然使用一个Go关键字即可实现并发编程，但Goroutine被调度到后端之后，具体的实现比较复杂。先看看调度器有哪几部分组成。 不同于Python基于进程的并发模型，以及C++、Java等基于线程的并发模型。Golang采用轻量级的goroutine来实现并发，可以大大减少CPU的切换。 P的个数不一定一样多（会有休眠的M或者不需要太多的M）（最大10000）；每一个P保存着本地G任务队列，也有一个全局G任务队列。 总结 相比大多数并行设计模型，Go比较优势的设计就是P上下文这个概念的出现，如果只有G和M的对应关系，那么当G阻塞在IO上的时候，M是没有实际在工作的，这样造成了资源的浪费，没有了P，那么所有G的列表都放在全局 所以说保护现场的抢占式调度和G被阻塞后传递给其他m调用的核心思想，使得goroutine的产生。 本文从宏观角度介绍了一下Go调度器的调度过程。
2.2K31发布于 2020-08-20
腾讯云开发者
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