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Meta超级智能实验室与牛津大学研究团队联合发表了一篇长达33页的深度论文，系统性地探究了大型语言模型（LLM）在视觉领域中的先验知识来源。该研究基于100多组受控实验，并动用了超过50万GPU小时的计算资源，首次从实证角度揭示了LLM在缺乏显式图像训练的情况下，如何通过文本数据习得视觉先验。研究成果为理解多模态模型的认知机制提供了重要依据。

在贝叶斯统计分析中，选择一个合适的先验分布对于模型的准确性和可靠性至关重要。本文总结了三种常用的先验分布选择策略，包括无信息先验、共轭先验和经验先验，旨在帮助读者更好地理解和应用贝叶斯统计方法。