但仍然很困难预测地震之所以如此困难，是因为专家们能知道的事情实在是太少了。
哈佛大学地球与行星科学教授Brendan Meade能够使用神经网络预测余震的位置。加州理工学院的Zachary Ross和其他研究人员使用深度学习技术从噪声水平很高的数据中分辨出地震信号，从而使得科学家检测出更多的地震。
VCoder作为一个视觉编码器，为MLLM提供了更好的视觉感知能力，能够处理特殊类型的图像，并改善了对象感知任务的表现。在与其他模型的比较中，VCoder在对象计数和识别方面表现出色，特别是在复杂场景中。
站长之家（ChinaZ.com）1月4日 消息:随着三星即将于1月17日推出Galaxy S24系列，一场以人工智能为主题的“移动新时代”正式拉开序幕。在最新的预告片中，三星通过回顾自家手机的历史，强调了其在塑造手机演进方面的关键作用。
LLaVA是一个端到端训练的多模态大模型，它将视觉编码器和用于通用视觉和语言理解的Vicuna相结合，具备令人印象深刻的聊天能力。而CogAgent是在CogVLM基础上改进的开源视觉语言模型，拥有110亿个视觉参数和70亿个语言参数。