“I”:视频输入。GPT-4V对视频的理解还相当原始，因为它将视频视为一系列离散图像。减少信息冗余的最聪明方法是什么?学习目标应该是什么?下一帧预测与下一个单词预测有着明显的类比关系，但它是否是最佳的?如何与语言交错?如何引导机器人和人工智能的视频学习?业界尚未达成共识。
开源模型击败GPT-4，小模型更流行
研究团队进行了一些测试以验证该方法的有效性。该模型在激烈竞争的文本嵌入基准测试中展现了出色的结果，而无需使用任何标记数据。当使用合成数据和标记数据的组合进行改进时，该模型在 BEIR 和 MTEB 基准测试上取得了新的记录，成为了文本嵌入领域的最先进方法。
作为这个项目的创建者，我的评估可能有点偏颇。虽然它并不完美并且总有改进的空间，但我坚信 ScriptGPT 可以成为开发人员工具包的宝贵补充。尝试一下，看看它如何提高生产力!Github 存储库:ScriptGPT
CogAgent作为在CogVLM基础上改进的开源视觉语言模型，拥有更多的功能和性能优势。它支持更高分辨率的视觉输入和对话答题，能够处理超高分辨率图像输入。