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超越模型堆叠：使多模式AI系统起作用的体系结构原则
将独立模型转换为“超越模型堆叠：使多模式AI系统工作的架构原则”首先出现在数据科学方面。
来源:走向数据科学1。它具有视力
在重新观看钢铁侠时，我发现自己被贾维斯（Jarvis）多么深刻的场景所吸引。它不仅是识别物体，还理解了上下文，并用自然语言描述了场景：“这是一个繁忙的十字路口，行人正在等待越过，交通流畅。”那一刻引发了一个更深入的问题：AI能否真正理解场景中正在发生的事情 - 人类凭直觉的方式？
钢铁侠 “这是一个繁忙的十字路口，行人正在等待越过，交通流量顺利。”我完成了pawmatchai的建造后，这个想法变得更加清晰。该系统能够准确地识别124种狗品种，但我开始意识到，认识到拉布拉多与了解实际在做什么不同。真正的场景理解意味着提出类似的问题：这在哪里？这是怎么回事？ ，不只是列出对象标签。
pawmatchai 这在哪里？ 这里发生了什么？这一实现使我设计了VisionsCout，这是一种构建的多模式AI系统，旨在真正理解场景，而不仅仅是识别对象。
VisionsCout挑战并不是要将几个模型堆叠在一起。这是一个建筑难题：
您如何获得Yolov8（用于检测），剪辑（用于语义推理），Place365（用于场景分类）和Llama 3.2（用于语言生成）不仅可以并存，而且像团队一样合作？
yolov8 剪辑 place365 Llama 3.2在构建VisionsCout时，我意识到真正的挑战在于分解复杂的问题，在模块之间设置清晰的界限，并设计允许它们有效合作的逻辑。
💡逐步逐步逐步穿越这一演变的部分，从最早的概念到三个主要的建筑大修，突出了将VisionsCout塑造成凝聚力和适应能力的系统的关键原理。
2。系统演变的三个关键阶段
2.1第一进化：从检测到理解
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