互联网已经成为未成年人学习、生活、娱乐和社交的重要空间，新冠疫情发生以来，在线教育迅速普及。为响应国家网信办“清朗”未成年人暑期网络环境专项整治行动，营造“清朗”网络空间，为未成年人提供一个绿色、健康、文明、和谐的在线教育和网络生活环境，作为厦门属地网站平台的代表，自愿履行以下承诺：
🌐 MidJourney的最新v6更新专注于提高画质和用户体验，预示着AI视频生成领域的激烈竞争。
“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。
模型将几乎免费地部署在CPU上，而不是API服务。
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。