研究者可通过以下方式开展前沿探索：
- 基础能力测试: Verwendung
video_audio_demo.py脚本验证跨模态理解效果 - 长序列实验: Einstellungen
--max_seq_len 1048576参数测试模型边界 - 分布式扩展: Anruf
torch.distributed.launch实现多GPU并行推理 - sekundäre Entwicklung：基于开源权重微调适配特定领域（如医疗影像分析）
团队提供了完整的评估脚本（evaluate.sh）和Video-MME等标杆数据集支持，研究者还可通过修改qwen2p5_instruct对话模板开发新交互方式。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelLong-VITA: Ein visuelles Sprachmodell, das sehr lange kontextuelle Ausgaben unterstütztDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何利用Long-VITA进行多模态研究？
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