📊 股票和金融小部件经过调整,强调清晰的视觉效果,显示特定股票的价格和趋势。
在2024年,我们将看到具有高分辨率和长期连贯性的视频生成。这将需要更多的“思考” ,即系统2的推理和长远规划。
这意味着DeWave方法的性能受限于预训练语言模型的质量和能力。如果预训练语言模型不够准确或不具备广泛的语言理解能力,可能会影响到DeWave方法的翻译性能。
1、清华、浙大等中国顶尖学府提供了性能优异的GPT-4V开源替代方案。
LLaVA是一个端到端训练的多模态大模型,它将视觉编码器和用于通用视觉和语言理解的Vicuna相结合,具备令人印象深刻的聊天能力。而CogAgent是在CogVLM基础上改进的开源视觉语言模型,拥有110亿个视觉参数和70亿个语言参数。