From 4a38262ff3e2b4b056bee1ed4e5a87049741d756 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: VirtuosaHutb Date: Sat, 7 Nov 2026 12:30:56 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?docs:fix=20=E4=BF=AE=E6=94=B9AVF-BEL=E7=A7=91?= =?UTF-8?q?=E6=99=AE=E6=96=87=E6=A1=A3=E8=A1=A8=E8=BF=B0=E9=94=99=E8=AF=AF?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- docs/paper/avf.md | 2 +- 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-) diff --git a/docs/paper/avf.md b/docs/paper/avf.md index 544f9b5e..9250323e 100644 --- a/docs/paper/avf.md +++ b/docs/paper/avf.md @@ -36,7 +36,7 @@ AVF-BEL 模型的核心理念，就是在计算模型中模拟这条从感知到 ## 亮点与优势：轻量、可解释 -与动辄百亿参数、需要 GPU 集群的多模态大模型（如 ViLBERT、CLIP）相比，AVF-BEL 模型展现出了独特的魅力： +与动辄百亿参数、需要 GPU 集群的多模态大模型（如 ViLBERT）相比，AVF-BEL 模型展现出了独特的魅力： * **极致轻量**：整个模型总参数量仅约 208 万，其中核心的情感学习模块更是只有 8 个可训练的权重。它可以在普通 CPU（如 Intel i7-6500U）和 8GB 内存的电脑上运行，整个代码和数据包不足 50MB。