【课程总结】day34：多模态大模型之ViT模型、CLIP模型论文阅读理解
深入解析ViT如何用Transformer处理图像、CLIP如何实现图文匹配，附原论文核心思想与关键结论。
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【课程总结】day33：文生图StableDiffusion模型初步了解以及部署体验
深入解析潜在扩散模型LDM核心原理，详解Stable Diffusion环境配置与模型部署全流程，带你快速上手文生图AI应用。
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【课程总结】day32(下)：Xinference部署向量化模型
详解Xinference在趋动云部署bge-m3向量化模型的完整流程，包含Supervisor/Worker启动及LangChain调用方法。
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【课程总结】day32(上)：多模态大模型Qwen2的深入了解
深入解析Qwen2-VL三大架构升级：动态分辨率实现任意分辨率图像处理、M-RoPE多模态旋转位置嵌入建模时空位置信息，全面提升视觉感知能力。
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【课程总结】day31：多模态大模型初步了解
深入解析多模态大模型核心架构，涵盖模态编码器、MLP/Q-Former连接器原理，附通义千问VL实战案例与Python代码实现。
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