“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。
声明:本文来自于微信公众号新榜（ID:newrankcn），作者:云飞扬1993，授权站长之家转载发布。20世纪60年代，板块构造理论就被广泛接受了，但几十年后，人们对于地震成因的理解，也只是应力累积到临界阈值，就会通过地震释放。
哈佛大学地球与行星科学教授Brendan Meade能够使用神经网络预测余震的位置。加州理工学院的Zachary Ross和其他研究人员使用深度学习技术从噪声水平很高的数据中分辨出地震信号，从而使得科学家检测出更多的地震。
Paint3D 利用两阶段纹理生成框架，首先通过预训练2D图像生成模型获取输入的引导信息，然后在UV纹理空间上训练无光照扩散模型，生成无光照纹理，提升3D模型纹理生成效果。