声明:本文来自于微信公众号头号AI玩家（ID:AIGCplayer），整理| 卷毛编辑| 张洁，授权站长之家转载发布。站长之家(ChinaZ.com) 1月4日 消息:微软公司的研究团队最近提出了一种独特且简单的方法，用于生成高质量的文本嵌入。这种新方法仅使用合成数据和极少的训练步骤（少于1，000步），就取得了令人瞩目的成果。相比于现有的方法，该方法不依赖于多阶段的预训练和有限的标记数据微调，避免了繁琐的训练流程和手动收集数据集的问题，这些数据集通常在任务多样性和语言覆盖方面存在问题。对平行数据的依赖性:DeWave方法在训练过程中需要使用平行的脑电波和文本对数据，以进行监督学习。
2017年，新墨西哥州洛斯阿拉莫斯国家实验室的Paul Johnson开始使用机器学习来理解地震的数据。他建立了一个人工模拟地震的实验室，用各种方法来模拟地震。
与GPT-4V进行比较时，实验发现GPT-4V在所有对象识别任务中表现一致，但在对象级感知方面落后于VCoder。