🚀 创新设计: DocLLM采用分离的空间注意机制，专注于边界框信息，解决文本和空间模态交汇处的复杂语义问题。
@Radical Ventures合伙人Rob Toews
然而，在编写markdown时，它的建议往往冗长而且总是积极向上，几乎不可能得到一个消极的句子!此外，它的内联建议有时可能会让人讨厌，因为它并不真正“理解”你的代码。
Meta相信HawkEye代表了运营人工智能的重大进展。随着机器学习在其应用程序和平台中变得越来越重要，HawkEye提供了在规模上所需的防护栏和诊断工具。这种调试效率将使Meta加速开发和部署基于人工智能的功能。通过HawkEye，公司旨在随着其广泛的生产生态系统中人工智能复杂性的增加，提高可靠性。Meta声称开源HawkEye将推动整个行业在强大而负责任的人工智能运营方面取得进展。
另外，BakLLaVA是使用LLaVA1.5架构增强的Mistral7B基础模型，已经在多个基准测试中优于LLaVA213B。这三种开源视觉模型在视觉处理领域具有极大的潜力。