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用GPT4学量化投资 — 设计思路和课程大纲

VLM系列论文阅读-Mixed Preference Optimization (MPO)

transformers库的细节 — Datacollator 详解

Mobile-Agent-v2通过多智能体协作显著提升移动设备操作任务的完成率，特别是在高级指令场景中。该架构包含规划、决策和反思智能体，能够有效应对任务进度和聚焦内容导航的挑战，实验结果显示性能提升超过30%。

MobileAgent系列学习 — Mobile Agent v2

MobileAgent系列学习 — FERRET-UI 2

随着LLM的开枝散叶， 时间序列模型也逐渐走出了“一事一议“的模式，开始往”通用推理能力“迈进。当前，该通用能力的建设主要依赖于两种框架，一种是利用原本已经预训练好的LLM，经过一些对input结构或output结构进行时间序列数据上的fine-tune或者融合为prompt Engineering的方式进行预测（大部分）。或者是利用LLM的训练机制start training from scratch （chronos）。当前业界公认比较好用的，结构相对比较简单，训练思路直接，我个人也比较推崇的也就是Amazon的工作 chronos

时间序列大模型学习（一） — Chronos

CLIP系列学习（八） — CLIPSeg

CLIP系列学习（七）— SigLIP

CLIP系列学习（六）— MotionCLIP

CLIP系列学习（五）— PyramidCLIP

CLIP系列学习（四） — CLIP in Medical Imaging

Long-CLIP突破了CLIP的文本输入长度限制，从77个token扩展到256个，提升了长文本图像检索的效果，采用了知识保留的位置信息扩展和主成分匹配的方法。实验表明，CLIP的有效长度约为20个token，长文本的细节和重要性得以更好地捕捉。

CLIP系列学习（三） — LongCLIP

BLIP和BLIP-2是用于视觉语言理解和生成的模型，前者结合了对比损失和语言损失，后者通过冻结的图像编码器和大型语言模型提升性能，采用了QFormer作为中介，支持多模态任务。BLIP-2在处理图像特征时更为高效，生成能力也更强

CLIP系列学习（二） — BLIP & BLIP 2

六个故事，两次总结和投资系统

CLIP是一种多模态预训练模型，能够实现图像和文本的联合表示学习，具备零样本学习能力，广泛应用于图像分类、文本到图像检索等领域。后续研究如BLIP、GLIP等进一步扩展了其功能和应用，提升了模型的细粒度理解和计算效率。

CLIP系列学习（一）— CLIP

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