6. Transformer架构的替代方案将得到真正的采用。
该研究表明使用大型语言模型可以显著提高文本嵌入的质量。该研究的训练过程极大地减少了对中间预训练的需求，相较于当前的多阶段系统，更加简洁高效。
然后，HandRefiner采用条件修补方法来处理识别出的问题手部。它生成一个深度图，其中包含了关于手部形状和位置的重要信息。这个深度图被用作指导，通过ControlNet集成到扩散模型中。最后，HandRefiner将重新画好的手部放回原来的画作中，替换掉原本画错的手，而其他部分保持不动，保持了原画的风格和内容。
3、LLaVA在视觉聊天和推理问答方面表现出接近GPT-4水平的能力。
Nexon还在2011年8月发布的通知中谎称魔方功能并没有改变”，尽管当时已经暗改了随机概率。