“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。
有人说这是一场有话题无销量、费钱费力的直播。据新抖数据统计，当天“ZARA”预估带货25万-50万元之间，累计直播观看人次121万。相比其他动辄破亿的品牌直播，这个成绩不算惊艳。
然后，Johnson开始将这些发现应用于卡斯卡迪亚的地震数据。在地震数据中他们识别出了来自俯冲带的连续的信号。
这一功能的背后是阿里通义实验室自研的视频生成模型Animate Anyone。在Github上，该项目的Star数短短数日就超过1万，被认为是近期大模型领域最受欢迎的大模型算法之一。
该工具为解决关键指标异常提供了系统指导，用户可以按照决策树隔离基础设施、流量或模型版本等因素。值班人员随后可以评估跨实验的预测质量并定位任何降级。HawkEye通过利用先进的模型可解释性算法进一步缩小根本原因的范围，这些算法识别与预测分布异常相关的输入特征。工程师们将收到需要修复的功能的可行性排名列表，以迅速解决问题。