NeRF的基本思想是用神经网络作为一个3D场景的隐式表达，代替传统的点云、网格、体素、TSDF等方式，同时通过这样的网络可以直接渲染任意角度任意位置的投影图像

MA-LMM能够处理和理解长时间的视频内容，如电影和电视节目。通过长期记忆库来存储和累积过去的视频信息，用于后续的视频序列处理。采用在线处理方式，显著减少了处理长视频所需的GPU内存占用。结合视觉编码器和大型语言模型，能够处理图像和视频，并生成文本描述。

大规模视觉语言模型 Qwen-VL，具备图文识别、描述、问答及对话能力，主要特点包括 ● 强大的性能：在多个评估基准（包括零样本图像描述、视觉问答、文档视觉问答和定位）上，它明显优于现有的开源大型视觉-语言模型（LVLMs）。 ● 多语言支持：Qwen-VL自然地支持英文、中文和多语言交流，并促进了对中英双语文本和图像实例的端到端识别和定位。 ● 多图像交织对话：这个特性允许输入和比较多个图像，以及指定与图像相关的问题，并进行多图像叙述。 ● 精细化的识别和理解：相对于其他开源LVLM目前使用的224×224分辨率，448×448分辨率可以促进对细节的OCR文本识别、文档问答和边界框检测。

一个SLAM系统可以分为前端和后端，其中前端称为视觉里程计，其作用是根据相邻图像的信息估计出粗略的相机运动，给后端提供较好的初始值。视觉里程计的算法主要有两大类：特征点法（主流方法）和直接法

介绍直播中常见的算法及其应用场景