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人工智能开启：将代理人工智能引入计算机视觉应用的 3 种方法
编者注：这篇文章是 AI On 博客系列的一部分，该系列探讨了代理 AI、聊天机器人和副驾驶的最新技术和实际应用。该系列还重点介绍了为高级 AI 代理提供支持的 NVIDIA 软件和硬件，这些代理构成了 AI 查询引擎的基础，可收集见解并执行任务以实现转型阅读文章
来源:NVIDIA 博客 _机器人技术编者注：这篇文章是 AI On 博客系列的一部分，该系列探讨了代理 AI、聊天机器人和副驾驶的最新技术和实际应用。该系列还重点介绍了为高级 AI 代理提供支持的 NVIDIA 软件和硬件，这些代理构成了 AI 查询引擎的基础，可收集见解并执行任务，从而改变日常体验并重塑行业。
编者注：这篇文章是 人工智能开启 博客系列，探讨代理人工智能、聊天机器人和副驾驶的最新技术和实际应用。该系列还重点介绍了为高级 AI 代理提供支持的 NVIDIA 软件和硬件，这些代理构成了 AI 查询引擎的基础，可收集见解并执行任务，从而改变日常体验并重塑行业。当今的计算机视觉系统擅长识别物理空间和过程中发生的情况，但缺乏解释场景细节及其重要性的能力，以及推理接下来可能发生的情况的能力。
计算机视觉由视觉语言模型 (VLM) 提供支持的代理智能可以帮助弥合这一差距，使团队能够快速、轻松地获取关键见解和分析，将文本描述符与时空信息以及系统每天捕获的数十亿个视觉数据点联系起来。
VLM组织可以使用三种方法通过代理智能来增强其遗留计算机视觉系统：
- 对可搜索的视觉内容应用密集的字幕。通过详细的上下文增强系统警报。使用 AI 推理来总结复杂场景中的信息并回答问题。