别急,已经在进步了。
**划重点:**Meta的研究人员解释说:“HawkEye实施了一个决策树,简化了这个流程,同时构建了连续的仪器化和分析层的必要组件以构建这棵树。 HawkEye使用户能够高效地浏览决策树并快速确定复杂问题的根本原因。因此,HawkEye大大减少了调试复杂生产问题的时间,简化了操作工作流程,并使非专业人员能够以最小的协调和协助解决复杂问题。”
据悉,M2UGen采用了创新的方法,生成了大规模的多模态音乐指导数据集,用于训练模型。这包括MU-LLaMA模型生成的1.2k多小时音乐字幕数据集。模型结合了MU-LLaMA、BLIP图像字幕模型、MPT-7B-Chat模型以及VideoMAE字幕模型,以在各个领域生成对应的指导。
35. 创建聊天 GPT 驱动的游戏以提高品牌参与度:构建简单、引人入胜的游戏来反映您的品牌,为客户提供互动体验。