2023年,我们看到了扩散模型推理速度方面的一些重大理论改进,例如Song等人的原始一致性模型论文,以及最近的LCM。(另外,对抗扩散蒸馏。)我们已经开始看到使用这些想法的项目,例如Dan Wood的Art Spew(每秒77512×512图像,在单个4090上)、Modal的Turbo.art(基于SDXL Turbo) 和fal.ai的30fps脸部交换。
通过分析人体3D骨骼关节点的坐姿分析技术,台灯能够准确识别不良坐姿,并通过语音提醒孩子矫正坐姿。同时,台灯还能通过检测孩子的专注度,提醒孩子适时休息,保护眼睛和身体健康。家长可以通过手机APP查看实时报告,了解孩子的学习情况,并进行针对性的纠正和指导。
该工具为解决关键指标异常提供了系统指导,用户可以按照决策树隔离基础设施、流量或模型版本等因素。值班人员随后可以评估跨实验的预测质量并定位任何降级。HawkEye通过利用先进的模型可解释性算法进一步缩小根本原因的范围,这些算法识别与预测分布异常相关的输入特征。工程师们将收到需要修复的功能的可行性排名列表,以迅速解决问题。
LLaVA在视觉聊天和推理问答方面表现出接近GPT-4水平的能力。在视觉聊天方面,LLaVA的表现相对于GPT-4的评分达到了85%,在推理问答方面更是达到了92.53%的超过GPT-4的新SoTA。LLaVA在回答问题时,能够全面而有逻辑地生成回答,并且可以以JSON格式输出。
符合不断变化的消费者期望: