主要观点总结
文章介绍了视觉语言模型（VLM）的研究热点，特别是在模型压缩技术中的应用。其中，知识蒸馏的教师-学生模型效果显著，而基于提示学习的VLM蒸馏新方法也备受关注。文章还详细描述了直播课程的内容，包括研究背景、知识准备、相关工作、PromptKD详解、实验研究和总结展望。同时，提供了研梦非凡科研论文指导方案的相关信息，包括导师团队介绍和科研福利。
关键观点总结
关键观点1: 视觉语言模型（VLM）成为研究热点
凭借跨模态处理和理解能力，以及零样本学习方法，为CV领域带来了重大革新。
关键观点2: 大模型存在体量及泛化的局限，模型压缩技术至关重要
知识蒸馏的教师-学生模型是一种有效的模型压缩技术，能保持性能且更加轻量。
关键观点3: 基于提示学习的VLM蒸馏新方法受关注
该方法被顶会CVPR'24关注收录，是一种基于提示学习的VLM蒸馏新技术。
关键观点4: 直播课程详细解析CVPR'24研究《PromptKD：基于提示学习的VLM蒸馏新方法》
课程包括研究背景、知识准备、相关工作、PromptKD详解、实验研究和总结展望等内容。
关键观点5: 研梦非凡科研论文指导方案和福利
提供论文指导、数据问题解决、论文写作框架搭建、实验指导等，并有多重科研福利。
文章预览
自从谷歌提出ViT、Open AI发布 CLIP， 视觉语言模型（ VLM ）便成为了 研究热点， 凭借跨模态处理和理解能力，以及零样本学习方法，为CV领域带来了重大革新，但同时，大模型也存在体量及泛化的局限，模型压缩技术必不可少，其中， 知识蒸馏的教师-学生模型效果显著，保持性能且更加轻量，而 一项基于 提示学习的VLM蒸馏新方法 ，今年刚被 顶会 CVPR'24关注 收录 ！ 为了帮助大家综合掌握，集 VLM、知识蒸馏、提示工程一体的创新成果 ，研梦非凡于 9月4日晚（周三） ，邀请了从事 多模态大模型研究的王导师 ，独家详解来自 南开 & 蚂蚁集团的 CVPR'24研究 《 PromptKD： 基于提示学习的VLM蒸馏新方法！ 》 （AI前沿直播课NO.65） ，从 VLM、Knowledge Distillation、Prompt Learning的知识回顾，到PromptSRC等顶会相关工作， 重点讲解PromptKD方法原理、提示蒸馏过程及实验
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