开放模型击败GPT-4，开放与封闭之争逐渐淡化。
加利福尼亚大学洛杉矶分校和Snap Inc.的研究团队开发了一种名为“Dual-Pivot Tuning”的个性化图像恢复方法。双轴调整是一种用于在盲目图像恢复背景下定制文本到图像的先验的方法。该过程涉及使用个体的一组有限数量的高质量图像来增强其其他降质图像的恢复。其主要目标是确保恢复的图像对个体的身份和降质输入图像具有高保真度，同时保持自然外观。
专利的大型语言模型如 GPT-4被用来生成包括多语言指令在内的各种合成数据。通过利用 Mistral 模型强大的语言理解能力，该方法在几乎所有工作类别上在激烈竞争的 MTEB 基准测试中取得了出色的性能。
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。
反馈分析:人工智能可以分析客户反馈，使企业能够根据消费者的实际需求完善产品和服务。