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Kubernetes・DevOps・MLOps を自分で動かして測った値で書くブログ · 2 件
ビジョン・言語モデルとストリーミング:どのように学習させ、なぜスポーツベンチマークで弱いのか
動画を見て言葉で答えるビジョン・言語モデル(Video-LLM)がどのように学習されるのか、そしてテニスや卓球のような速いラケットスポーツのベンチマークでなぜ人間の半分程度の水準にとどまるのかをまとめます。画像エンコーダーと言語モデルをつなぐ2段階学習(LLaVA)、フレームをトークンに圧縮して実際の時刻を位置エンコーディングに組み込む方法(Qwen2.5-VL)、リアルタイム実況のための3つの仕組み(発話タイミングを合わせる損失、字幕
2026-10-17 · 17 分で読めます #비전 모델#영상-언어 모델#LLaVA#Qwen2.5-VL#스트리밍ストリーミング、deadline、リトライ、keepalive:呼び出しが長引く、または失敗したとき
gRPCのメソッドは、リクエストとレスポンスがそれぞれ1つかストリームかによって4つに分類されます。ストリームはHTTP/2のフロー制御ウィンドウによって保護され、制限時間はdeadlineとして残り時間とともに次のサーバーに伝えられ、キャンセルはRSTSTREAMとして伝播します。ライブラリによるリトライは、サーバーがレスポンスヘッダーを送る前(Trailers-Only)にのみ、最大5回、0.8〜1.2倍のジッターを混ぜて行われます
2026-10-16 · 20 分で読めます #gRPC#스트리밍#deadline#재시도#keepalive