VCoder作为一个视觉编码器,为MLLM提供了更好的视觉感知能力,能够处理特殊类型的图像,并改善了对象感知任务的表现。在与其他模型的比较中,VCoder在对象计数和识别方面表现出色,特别是在复杂场景中。
它不仅可以从图片中提取信息并回答问题,还可以将图片转化为JSON格式。LLaVA还可以识别验证码、识别图中的物体品种等,展现出了强大的多模态能力。在性能上接近GPT-4的情况下,LLaVA具有更高的成本效益,训练只需要8个A100即可在1天内完成。
久而久之,蛋仔的玩家群体就形成了一种「集体潜意识」,让整个游戏的氛围和创作形成了正向循环,所以你才能看到这么多感人的游戏行为和UGC创作。
项目地址:https://top.aibase.com/tool/dreamtalk
评估 ChatGPT 对您业务的最佳用途为了最大限度地发挥 ChatGPT 为您的业务带来的优势,根据关键因素评估其潜在应用程序非常重要。每个因素的评级范围为1到5,其中1不太重要,5则最重要。