“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。
在花西子事件中，虽然也有“国货只能低价吗”“国货之间不应该互相伤害”等多方观点，但在声讨花西子的潮流中显得过于弱小。
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引入了感知遮挡的场景参数化，将场景解耦为遮挡、人体和背景三个部分。提出了一种新的渲染框架，分别渲染这三个部分，并设计了新颖的优化目标，以确保遮挡的清晰解耦和更完整的人体呈现。在具有挑战性的遮挡密集野外视频上对方法进行了评估，展示了其在呈现遮挡人体方面的有效性。Wild2Avatar通过与Vid2Avatar（基线）和原始视频的对比，呈现了其在解决被遮挡人物渲染挑战方面的独特性能。
CogAgent还提供了可视化代理的能力，能够返回任何给定任务的计划、下一步行动和带有坐标的具体操作。它还增强了与图形用户界面相关的问题解答功能，可以处理与网页、PC应用程序、移动应用程序等任何图形用户界面截图相关的问题。另外，通过改进预培训和微调，CogAgent还增强了OCR相关任务的能力。这些功能的提升使得CogAgent在多个基准测试上实现了最先进的通用性能。