【AiBase提要】开源LLM和服务的激增——其中一些是为了不设置安全护栏来防止恶意使用而建立的——意味着这个领域仍然是一个未知数。
2017年,新墨西哥州洛斯阿拉莫斯国家实验室的Paul Johnson开始使用机器学习来理解地震的数据。他建立了一个人工模拟地震的实验室,用各种方法来模拟地震。
研究团队提出了一种考虑遮挡的场景参数化方法,将整个场景分解为遮挡、人物和背景三个部分。此外,我们设计了广泛的客观函数,以帮助强化人物与遮挡、背景的分离,并确保对人物模型的完整性。我们通过在野外视频上进行实验证明了我们方法的有效性。
与 GitHub Copilot 和 GPT-Engineer 等其他人工智能驱动的编码工具不同,它们在有效的代码集成和构建复杂项目方面遇到困难,ScriptGPT 在这些领域表现出色。它可以与这些工具一起使用来编写代码,同时将特定项目功能卸载到 ScriptGPT。