📢 Gate廣場獨家活動: #PUBLIC创作大赛# 正式開啓!
參與 Gate Launchpool 第 297 期 — PublicAI (PUBLIC),並在 Gate廣場發布你的原創內容,即有機會瓜分 4,000 枚 $PUBLIC 獎勵池!
🎨 活動時間
2025年8月18日 10:00 – 2025年8月22日 16:00 (UTC)
📌 參與方式
在 Gate廣場發布與 PublicAI (PUBLIC) 或當前 Launchpool 活動相關的原創內容
內容需不少於 100 字(可爲分析、教程、創意圖文、測評等)
添加話題: #PUBLIC创作大赛#
帖子需附帶 Launchpool 參與截圖(如質押記錄、領取頁面等)
🏆 獎勵設置(總計 4,000 枚 $PUBLIC)
🥇 一等獎(1名):1,500 $PUBLIC
🥈 二等獎(3名):每人 500 $PUBLIC
🥉 三等獎(5名):每人 200 $PUBLIC
📋 評選標準
內容質量(相關性、清晰度、創意性)
互動熱度(點讚、評論)
含有 Launchpool 參與截圖的帖子將優先考慮
📄 注意事項
所有內容須爲原創,嚴禁抄襲或虛假互動
獲獎用戶需完成 Gate廣場實名認證
Gate 保留本次活動的最終解釋權
位元組跳動與浙江大學聯合推出Vista-LLaMA,這是一種可以解讀視頻內容的多模態大語言模型
比特位元組跳動與浙江大學合作推出了Vista-LLaMA,這是一種多模式大語言模型,專為視頻內容理解而設計,能夠輸出高品質的視頻描述。 通過創新的視覺和語言令牌處理,Vista-LLaMA解決了視頻內容中的“幻覺”問題。
Vista-LLaMA在多個開放視頻問答基準測試中表現出色,特別是在NExT-QA和MSRVTT-QA測試中。 它在零樣本NExT-QA測試中達到了60.7%的準確率,在MSRVTT-QA測試中達到了60.5%的準確率,超過了目前所有的SOTA方法。 這些結果證明瞭Vista-LLaMA在視頻內容理解和描述生成方面的效率和準確性。