VILA是一个预训练的视觉语言模型（VLM），它通过大规模的交错图像-文本数据进行预训练，从而实现视频理解和多图像理解能力。VILA通过AWQ 4bit量化和TinyChat框架在边缘设备上可部署。主要优点包括：1) 交错图像-文本数据对于提升性能至关重要；2) 在交错图像-文本预训练期间不冻结大型语言模型（LLM）可以促进上下文学习；3) 重新混合文本指令数据对于提升VLM和纯文本性能至关重要；4) 标记压缩可以扩展视频帧数。VILA展示了包括视频推理、上下文学习、视觉思维链和更好的世界知识等引人入胜的能力。

LMOps是一个基于LLMs和生成式AI模型的AI产品的基础研究和技术。它提供了自动提示优化、Promptist、可扩展的提示、通用提示检索、LLM检索等功能。此外，还包括结构化提示、可扩展的提示、LLM加速器、LLM定制化和理解上下文学习等基本功能。LMOps的链接包括microsoft/unilm和microsoft/torchscale等。它适用于各种场景，如文本到图像生成、长序列提示消耗和扩展提示等。LMOps是一个开源项目，遵循MIT许可证。