摩根大通推出多模态文档理解模型DocLLM
“O”:视频输出。2023年，我们看到了文字到视频合成的浪潮:WALT（谷歌）、EmuVideo(Meta)、Align Your Latents(英伟达)、Pika等等，数不胜数。然而，大多数生成的片段仍然很短。我将它们视为AI视频的“系统1”——“无意识”的局部像素运动。
该机器人通过模仿学习，能够执行各种复杂的任务，并支持全身远程操控。
大多数情况下，它的性能时好时坏。它不了解你的代码库，经常错误地猜测函数名称。有时它会创建带有细微错误的代码，迫使我花额外的时间分析它的输出。
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。”