大型多模态模型（LMMs）将不断涌现，并在争论中取代LLMs。
值得一提的是，该研究已经被全球顶级机器学习大会“NeurIPS”，评选为重要论文。
比如一种沿着断层线的「慢地震」行为（预示地震到来的有用指标），以及地震噪声。
2. 🔍 **创新方法**:通过场景参数化，将场景分解为遮挡、人物和背景三个部分，并利用神经辐射场分别建模人物和遮挡/背景，以实现对被遮挡人物的准确渲染。
它不仅可以从图片中提取信息并回答问题，还可以将图片转化为JSON格式。LLaVA还可以识别验证码、识别图中的物体品种等，展现出了强大的多模态能力。在性能上接近GPT-4的情况下，LLaVA具有更高的成本效益，训练只需要8个A100即可在1天内完成。