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发布时间:2024-07-05 14:55:49

机器学习能够建立起一些原本不存在的关联,而其中的一些关联让人感到非常惊喜。

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在实验中,VCoder与开源的多模态LLMs(如MiniGPT-4、InstructBLIP、LLaVA-1.5和CogVLM)进行了比较,并在COST验证集上进行了测试。实验结果表明,VCoder在对象识别任务中表现最佳,特别是在对象计数和识别方面优于基线模型。在处理复杂场景中的对象计数和识别任务时,VCoder展现出更高的准确性,尤其是在场景中有许多实体时。

该工具为解决关键指标异常提供了系统指导,用户可以按照决策树隔离基础设施、流量或模型版本等因素。值班人员随后可以评估跨实验的预测质量并定位任何降级。HawkEye通过利用先进的模型可解释性算法进一步缩小根本原因的范围,这些算法识别与预测分布异常相关的输入特征。工程师们将收到需要修复的功能的可行性排名列表,以迅速解决问题。