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按专题浏览 →匹配正文：…、外部反馈与观察窗口。 意义：能力、方法或价值观发生了什么变化，局限是什么。 若选择 RAG 项目，不能把“系统成功率”直接等同于检索成功率。retrieval recall 衡量所需相关证据中被召回的比例，precision 衡量召回结果中相关证据的比例；只有在二元相关标注下，候选噪声比例才可写成 1-precision。context utilization 说明生成模型是否使用了证据；faithfulness 检查回答断言是否被上下文支持；最终任务成功还取决于问题理解、…
匹配正文：…低分辨率检测边界，再对候选时间点精确解码；若直接把所有帧送模型，视觉token和存储会迅速成为瓶颈。 工程验证 先定义目标是摘要、检索、事件检测还是训练数据抽取，再在标注视频上测边界precision、recall、时间容差、事件覆盖和帧冗余。性能侧记录解码帧数、墙钟时间、CPU或GPU利用、输出存储与后续视觉token。对固定间隔、I帧、PySceneDetect各检测器和TransNetV2统一比较，并按快切、渐变、运动、字幕和长静态镜头分桶。抽样可视化失败案例后调阈值，…
匹配正文：…常接任务头 擅长 开放式/条件生成、对话、摘要、翻译、代码、in-context learning 分类、NER、抽取、语义匹配、检索编码等理解任务 GPT 可以把源文本、任务指令与已生成目标放在同一因果序列中，直接执行摘要和翻译，不需要额外 Encoder。Encoder-decoder 是另一种可选架构，不是 GPT 做条件生成的必要条件。 BERT 的双向注意力能同时利用左右上下文，适合产生整段输入的上下文表示，但原始 BERT 不是自回归生成器。它也不是开箱即用的 f…
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