“I”:视频输入。GPT-4V对视频的理解还相当原始，因为它将视频视为一系列离散图像。减少信息冗余的最聪明方法是什么?学习目标应该是什么?下一帧预测与下一个单词预测有着明显的类比关系，但它是否是最佳的?如何与语言交错?如何引导机器人和人工智能的视频学习?业界尚未达成共识。
大多数情况下，它的性能时好时坏。它不了解你的代码库，经常错误地猜测函数名称。有时它会创建带有细微错误的代码，迫使我花额外的时间分析它的输出。
然而，在编写markdown时，它的建议往往冗长而且总是积极向上，几乎不可能得到一个消极的句子!此外，它的内联建议有时可能会让人讨厌，因为它并不真正“理解”你的代码。
站长之家（ChinaZ.com）1月4日 消息:VCoder是一个视觉编码器，旨在提高多模态语言模型（MLLM）在识别图像中的对象和理解图像场景方面的能力。它能够帮助模型更好地理解和分析图像内容。
起初，BCG是该系统的唯一市场供应商和客户。然而，在过去的几个月里，英特尔努力将该平台扩展到金融服务、航空航天、半导体、电信等行业，这些行业“需要高级别的安全性和专业领域知识”，据一位英特尔发言人称。