“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。
1. 🚀 **挑战与解决方案**:面对现有研究在理想条件下渲染3D人物的局限性，Wild2Avatar专注于解决真实场景中摄像头视野被遮挡导致部分遮挡的问题。
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。
过去一年，生活快速变化，我们看到很多游戏起起落落，一些负面的情绪让玩家来了又走。但在这一整年里，《蛋仔派对》却好像几乎不受这种情绪感染。
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