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模态编码器 | FLIP：通过图像掩码加速CLIP训练

模态编码器 | FLIP：通过图像掩码加速CLIP训练
来聊聊Meta AI团队（何恺明组）提出的一个高效的CLIP加速训练方法——FLIP。 看完MAE，很自然的一个想法就是将MAE用到CLIP里的图像编码器上，FLIP实现了这个想法，通过在训练过程中对图像进行随机掩码（masking），显著提升了训练效率。 动机也很简单，CLIP训练成本高，耗费大量时间和资源，高效省时的训练方法则成为研究重点。
4/11/2025 12:16:00 AM
Pravega Flink connector 的过去、现在和未来

Pravega Flink connector 的过去、现在和未来
本文整理自戴尔科技集团软件工程师周煜敏在 Flink Forward Asia 2020 分享的议题《Pravega Flink Connector 的过去、现在和未来》，文章内容为：Pravega 以及 Pravega connector 简介Pravega connector 的过去回顾 Flink 1.11 高阶特性心得分享未来展望   一、Pravega 以及 Pravega connector 简介Pravega 项目的名字来源于梵语，意思是 good speed。项目起源于 2016 年，基于 Apac
7/22/2021 11:07:00 AM
阿里云大数据AI技术
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