🤖📈💻💡大模型动态
🔗 未来增强承诺: 摩根大通承诺以轻量级方式将视觉融入DocLLM，进一步提升其多模态文档理解能力。
开放模型击败GPT-4，开放与封闭之争逐渐淡化。
HandRefiner的工作原理包括手部识别与重建以及条件修补两个过程。首先，它识别出生成图像中形状不正常的手部，并使用手部网格重建模型重建出一个正确的手部形状和手势。即使在畸形的手部图像中，HandRefiner也能够生成合理的重建结果，这得益于模型基于正常手部的训练数据。
通过提供模板和个性化功能自动起草电子邮件，在保持专业性的同时节省时间。