【AiBase提要:】然后，这些特征表示会被进一步转化为一系列离散的代码，每个代码都对应码本里的一个离散词向量。码本就像一个字典，里面有限个数的离散词向量。特征表示通过在码本中找到最匹配的那个离散词向量，来获得对应的离散代码。
他们在2021年发表在《自然通讯》上的一篇论文中公布了他们的发现。这些改进的数据集可以帮助人类和机器更好地理解地震。
它确实生成了一些我可以使用的代码，但经常忽略了我的一些建议，或者删除了它之前添加的功能。它需要大量的辅助和细节注意，没有节省我太多的时间。
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。