美餐自2011年成立以来专注于企业餐饮服务。2023年因云成本上升，决定将基础设施从Intel迁移至AWS Graviton处理器，成功降低约20%成本并提升性能，特别是在高负载场景下表现优异。
美餐集团应对在线订餐平台负载挑战，采用Aurora Serverless v2数据库解决方案，实现自动扩缩容，提高资源利用效率和服务质量。通过混合架构模式降低成本，提升数据库性能和稳定性。工作日成本降低30%以上，周末成本降低50%以上。
本研究提出了混合模态适应方法（MMA），通过轻量级适配器模块实现图像与语言模型的联合优化，提升训练效率和性能。同时介绍了多模态大语言模型修复助理（LLMRA）和InfiMM-HD架构，分别用于图像修复和高分辨率图像处理，展现了卓越性能。此外，研究探讨了通过提高数据质量增强视觉语言表示学习的方法，提出了统一的大规模视觉语言模型（LVLM）和专家混合知识增强机制，进一步提升了多模态模型的视觉感知能力。
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