本文作者地震学博士Allie Hutchison表示，2013年当自己开始攻读地震学博士学位时，预测地震这个话题显得很不严肃，仿佛寻找尼斯湖水怪一样，不属于主流研究的范畴。
炒虾机器人Mobile ALOHA的研发过程中，关键在于模仿学习算法和静态ALOHA数据的共同训练。研究人员通过50个演示让机器人学习不同的任务，从而使其具备了强大的学习能力。机器人可以连续多次完成同一个任务，即使是在训练数据中看不到的情况下，也能够进行正确的操作。这种模仿学习的方法为机器人的开发和应用提供了新的思路，使机器人在各种复杂任务中表现出色。
其次是保持一致性，修正手部的同时不会影响图像的整体质量，保持了图像其他部分的一致性。另外，HandRefiner利用合成数据进行训练，这使得它能够有效地处理真实手和合成手之间的域差异，学习不同手的样子，并找到合适的方式来修正手部。
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。
就拿跨年夜那天晚上的活动来说，当晚有很多玩家一直守在游戏里、全程录屏，和他们的蛋搭子相约在零点合影，甚至还有人说这是他见过「游戏中最震撼的跨年秀」:不管是游戏中颇有创意的灯光秀表演、巨大的全息鲸鱼投影，还是之后欢乐的蹦迪现场和互动彩蛋，都让不少玩家沉浸在蛋仔构建的世界中。