玩转 TerraMind:从理解到微调

TerraMind 是首个针对地球观测 (EO) 领域提出的大规模、任意到任意(any-to-any)生成式多模态基础模型,它通过结合令牌级别和像素级别的双尺度表示进行预训练,以学习高层上下文信息和精细的空间细节。该模型旨在促进多模态数据整合、提供强大的生成能力并支持零样本和少样本应用,同时在地球观测基准测试中超越现有模型,并通过引入“模态思维”(TiM)进一步提升性能。 [阅读全文]

MCMC 初识

我们之所以需要MCMC,是因为很多分布只知道未归一化形式,所以无法使用传统抽样/积分方法。而我们通过构造“正确的马尔可夫链”,就可以从它的平稳分布获得目标分布,即轨迹的长期分布 ≈ 目标分布。 [阅读全文]

【课程笔记】概率论与数理统计|预备知识

加法原理和乘法原理

根据维基百科

  • 加法原理:若有a种方式做某事,b种方式做另一件事,但只能选其一,则共有$a+b$种选择。
  • 乘法原理:若有a种方式做某事,b种方式做另一件事,则共有$a\times b$种方式做这两件事。

加法原理还是乘法原理?

取决于是否分步骤。分步则乘法,否则加法。

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【播客笔记】Chat2Geo and the Power of LLMs

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本播客概述了 Shahab Jazdani 创立的 Georina 公司开发的 Chat2Geo 应用程序及其背后的理念。Chat2Geo 是一款基于网络的应用程序,旨在通过直观的聊天机器人界面简化基于遥感的地理空间分析。它利用大型语言模型 (LLM) 来实现地理空间分析的民主化,使没有地理空间背景的用户也能轻松使用。该应用程序的诞生源于对更简单界面的需求,并受到 ChatGPT 等流行的 LLM 模型的启发,旨在提供一种熟悉的、无障碍的用户体验。

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