标签: #스트리밍

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• 视频-语言模型与流式传输：如何训练，以及为什么在体育基准测试中表现薄弱

  本文总结了观看视频并用语言回答的视频-语言模型（Video-LLM）是如何训练的，以及为什么它们在网球、乒乓球等快节奏球拍运动基准测试中表现仅达人类的一半水平。我们将探讨连接图像编码器与语言模型的两阶段训练（LLaVA）、将帧压缩为 Token 并将实际视觉放入位置编码的方法（Qwen2.5-VL），以及用于实时解说的三种装置（决定说话时机的损失、交替插入字幕与帧、滑动窗口），然后结合条件阅读 TennisTV、F3Set、SportR

  2026-10-17 · 17 分钟阅读 #비전 모델#영상-언어 모델#LLaVA#Qwen2.5-VL#스트리밍

• 流式传输、deadline、重试、keepalive：当调用变长或失败时

  gRPC 方法根据请求和响应是单个还是流，分为四种。流由 HTTP/2 流量控制窗口进行拦截，时间限制作为剩余的 deadline 传递给下一个服务器，取消操作通过 RSTSTREAM 传播。库重试仅在服务器发送响应头之前（Trailers-Only）进行，最多 5 次，带有 0.8 到 1.2 倍的抖动。grpc-go 1.83 尚未实现 hedging。在一个小集群中，单个 apiserver 在 etcd 上大约打开了 240 个

  2026-10-16 · 20 分钟阅读 #gRPC#스트리밍#deadline#재시도#keepalive