概述

需求：开发和优化PhorAI多模态大模型，需解决不同模态（如视频、文本、图像）之间的协同学习，确保模型在各种场景下的适应性和有效性。

需求详情

需求：开发和优化PhorAI多模态大模型，需解决不同模态（如视频、文本、图像）之间的协同学习，确保模型在各种场景下的适应性和有效性。智能化水平提升：通过高效的数据整合与处理，提高城市治理的智能化水平，实现目标达成率的提升。服务覆盖面扩大：优化服务方案，满足不同客户的需求，提升用户触达率和活跃度。

技术参数

1. 模型架构：类型：基于深度学习的多模态大模型（如Transformer架构）。层数：支持多层神经网络设计，通常为12层以上，确保模型的深度和表达能力。2. 输入数据类型：视频数据：支持多种分辨率（如1080p、4K），帧率可调（如30fps、60fps）。传感器数据：支持实时数据流，包括温湿度、交通流量等。文本信息：可处理自然语言文本，支持多语言（如中文、英文）。 3. 数据处理能力：并发处理：支持每秒处理数千条数据流，具备高并发能力。延迟要求：实时处理延迟需低于100毫秒，以确保快速响应。4. 输出结果：决策支持：实时生成城市治理决策建议，包括可视化图表和报告。预测能力：具备场景预测能力，能够基于历史数据进行趋势分析和未来预测。 5. 学习与优化机制：自我训练机制：通过在线学习和增量学习，不断吸收新数据和经验，提升模型性能。反馈循环：建立用户反馈系统，以便不断更新和优化模型参数。 6. 兼容性与集成： API接口：提供RESTful API接口，支持与现有城市治理系统的无缝集成。云部署：支持公有云和私有云部署，具备良好的扩展性和弹性。 7. 安全性与隐私保护：数据加密：传输和存储数据时进行加密处理，确保用户隐私和数据安全。访问控制：实现角色权限管理，确保不同级别的用户访问相应的数据和功能。