通过GPT-4和DELL-3的结合，使用ChatGPT模拟庞贝古城火山爆发时的历史情景，并展示了多模态人工智能的强大功能。
这一低成功率显示出人类儿科医生在短时间内不太可能失业的现实，研究强调了临床经验在医学领域的不可替代性。研究人员指出ChatGPT的高错误率主要源于其对疾病关系的辨识不足，并提出通过有选择性地在准确可信的医学文献上进行培训，以及提供更实时的医学数据，有望提高模型的准确性。
🔍 这种方法在文本嵌入领域取得了显著的成果，无需使用大量标记数据
它不仅可以从图片中提取信息并回答问题，还可以将图片转化为JSON格式。LLaVA还可以识别验证码、识别图中的物体品种等，展现出了强大的多模态能力。在性能上接近GPT-4的情况下，LLaVA具有更高的成本效益，训练只需要8个A100即可在1天内完成。
另外，DreamTalk还具有说话风格预测的功能，能够根据语音预测说话者的风格，并同步表情，使得动画更加贴近原始音频。此外，该框架适用于多种场景，可以用于歌曲、不同类型的肖像，甚至在嘈杂环境中也能表现良好。