使用场景

研究人员使用Apollo模型进行视频内容分析，以提高视频检索的准确性。

开发者利用ApolloBench基准测试工具评估和优化他们的视频处理算法。

企业采用Apollo模型进行视频监控分析，以提升安全监控系统的智能水平。

产品特色

系统性探索视频-LMMs的设计空间，发现关键性能驱动因素。

调查训练计划和数据混合，为模型性能优化提供实践见解。

发现'Scaling Consistency'，实现从小规模到大规模模型的高效设计决策。

引入ApolloBench，一个新型的基准测试工具，用于高效评估。

Apollo模型家族，代表最新的视频-LMMs技术。

使用教程

1. 访问Apollo项目网站，了解模型的基本信息和特点。

2. 阅读Apollo的论文和代码文档，深入了解模型的工作原理和技术细节。

3. 通过GitHub访问Apollo的代码库，下载并安装所需的模型和工具。

4. 使用ApolloBench基准测试工具对模型进行评估，获取性能指标。

5. 根据评估结果和项目需求，选择合适的Apollo模型进行进一步的开发和应用。

6. 参与Apollo社区，与其他开发者和研究人员交流经验，共同推动视频理解技术的发展。