“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。
多模态模型将更多地用于文档处理（但首先需要降低成本/延迟）。
一方面，随着各平台商业模式的成熟，以及人才基础的完善，越来越多品牌选择布局矩阵号。
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。
趋势预测:通过分析数据模式，人工智能可以预测即将到来的消费者趋势，确保企业保持领先一步。