视觉语言模型是可以同时从图像和文本中学习的多模态模型，其属于生成模型，输入为图像和文本，输出为文本。大视觉语言模型具有良好的零样本能力，泛化能力良好，并且可以处理包括文档、网页等在内的多种类型的图像。其拥有广泛的应用，包括基于图像的聊天、根据指令的图像识别、视觉问答、文档理解、图像描述等。一些视觉语言模型还可以捕获图像中的空间信息，当提示要求其检测或分割特定目标时，这些模型可以输出边界框或分割掩模

Apache Flink 是一个开源的分布式流批一体化处理框架。它能高效地处理无界（例如：前端埋点数据，只要用户在使用那么会源源不断的产生数据）和有界（例如：2024年的所有交易数据）数据流，并且提供了准确的结果，即使在面对乱序或者延迟的数据时也能很好地应对。Flink 在大数据处理领域应用广泛，可用于实时数据分析、事件驱动型应用、数据管道等多种场景。如下是一个典型数据管道应用// 1. 创建执行

在当今技术领域，数据大模型和低代码开发已经成为两个重要的趋势。数据大模型借助庞大的数据集和强大的计算能力，助力我们从海量数据中挖掘出有价值的洞见和预测能力。与此同时，低代码开发通过简化开发流程和降低编码需求，使得更多人能够参与到软件开发的过程中来。本文将探讨数据大模型和低代码开发相结合所带来的优势，并展望它们在技术创新中的巨大潜力。

随着人工智能技术的快速发展，供应链行业正迎来革命性变革。本文将探索人工智能在供应链管理中的应用领域，并分析其带来的益处和挑战，展望人工智能与供应链融合的未来发展趋势。

人工智能（AI）作为当今世界技术领域的热门话题，吸引了广泛的关注和研究。本文将探讨人工智能技术的最新研究进展，并着重讨论与人工智能安全相关的问题。

AIGC，全称为人工智能与广义计算（Artificial Intelligence and Generalized Computing），指的是将人工智能技术与传统计算相结合，通过机器学习、深度学习和推理等方法，使计算机具备类似人类智能的能力。AIGC的目的是赋予计算机类似于人类的思考、决策和创新能力，使其能够处理更为复杂和抽象的任务。AIGC不仅是人工智能与计算的结合，更是对人类智能的扩展和提升

低代码开发为应用程序开发提供了简化和加速的方法。它通过提供可视化界面和预置组件，使开发人员能够使用少量的编码来构建应用程序。低代码开发平台通常具有自动生成代码和集成的能力，使开发过程更加高效和简便。代码集成引迈 - JNPF快速开发平台_低代码开发平台_零代码开发平台_流程设计器_表单引擎_工作流引擎_软件架构。

为何中文大模型在SC-Safety基准上与ChatGPT3.5差距较小？这可能是因为国内大模型更懂中国国情以及相关的法律法规，局限性1.维度覆盖：但由于大安全类问题具有长尾效应，存在很多不太常见但也可以引发风险的问题。后续考虑添加更多维度。2.模型覆盖：目前已经选取了国内外代表性的一些闭源服务、开源模型（10+），但还很多新的模型没有纳入（如豆包、混元）。后续会将更多模型纳入到的基准中。

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显存/RAM ≥ 16 GiB（推荐）