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在实验中,VCoder与开源的多模态LLMs(如MiniGPT-4、InstructBLIP、LLaVA-1.5和CogVLM)进行了比较,并在COST验证集上进行了测试。实验结果表明,VCoder在对象识别任务中表现最佳,特别是在对象计数和识别方面优于基线模型。在处理复杂场景中的对象计数和识别任务时,VCoder展现出更高的准确性,尤其是在场景中有许多实体时。
这种用户友好的方法使得照片修复对广大用户都易于访问,即使是那些没有广泛技术知识的用户也能轻松上手。
识别编码错误并提出修复建议,减少调试时间并提高代码质量。
28. 使用Chat GPT 合规文档:通过输入相关法律法规来创建和更新合规和法律文档,节省时间并确保准确性。