🚀 创新设计: DocLLM采用分离的空间注意机制,专注于边界框信息,解决文本和空间模态交汇处的复杂语义问题。
虽然科学家在「慢地震」和普通地震之间没有发现绝对的关联,但是有科学家认为:
然而,在编写markdown时,它的建议往往冗长而且总是积极向上,几乎不可能得到一个消极的句子!此外,它的内联建议有时可能会让人讨厌,因为它并不真正“理解”你的代码。
在实验中,VCoder与开源的多模态LLMs(如MiniGPT-4、InstructBLIP、LLaVA-1.5和CogVLM)进行了比较,并在COST验证集上进行了测试。实验结果表明,VCoder在对象识别任务中表现最佳,特别是在对象计数和识别方面优于基线模型。在处理复杂场景中的对象计数和识别任务时,VCoder展现出更高的准确性,尤其是在场景中有许多实体时。
7. 客户服务聊天机器人