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1️⃣ #TokenOfLove# ｜广场音乐节打 CALL
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2️⃣ #GateTravel旅行分享官# ｜晒旅程赢好礼
广场家人们注意啦，Gate Travel 已经上线。带话题发帖，分享你的 Gate Travel 旅行体验、心愿清单、使用攻略或趣味见闻，就有机会获得旅行露营套装、速干套装、国际米兰旅行小夜灯等好礼！
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1. 帖文聚焦加密见解，如行业新闻、行情分析、币种推荐、行业趣事等。
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📌 参与方式（任选，参与越多中奖几率越高！）
1️⃣ 本帖互动
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评论区打出 “我在 Gate 广场为 Token of Love 打 Call ！”
2️⃣ 广场发帖为 TA 打 Call
带上 #歌手名字# + #TokenOfLove#
发帖内容任选：
🎵 最想现场听到的歌 + 心情宣言
📣 应援口号（例：泫雅女王冲鸭！Gate广场全员打 Call！）
😎 自制表情包/海报/短视频（加分项，更容易中奖！）
3️⃣ 推特 / 小红书发帖打 Call
同样带上 #歌手名字# + #TokenOfLove#
内容同上，记得回链到表单 👉️ https://www.gate.com/questionnaire/7008
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📌 优质帖文将根据文章丰富度、热度、创意度综合评分，禁止小号水贴，原创发帖更易获奖！
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字节跳动与浙大联合推多模态大语言模型 Vista-LLaMA，可解读视频内容
巴比特讯 字节跳动与浙江大学合作推出了多模态大语言模型 Vista-LLaMA，该模型专为视频内容理解而设计，能够输出高质量视频描述。通过创新的视觉与语言 token 处理方式，Vista-LLaMA 解决了在视频内容中出现“幻觉”现象的问题。
Vista-LLaMA 在多个开放式视频问答基准测试中表现卓越，尤其在 NExT-QA 和 MSRVTT-QA 测试中取得了突破性成绩。其在零样本 NExT-QA 测试中实现了 60.7% 的准确率，在 MSRVTT-QA 测试中达到了 60.5% 的准确率，超过了目前所有的 SOTA 方法。这些结果证明了 Vista-LLaMA 在视频内容理解和描述生成方面的高效性和精准性。