回顾2023年，红利消退、降本增效成为越来越多品牌的共识，相较几年前找大主播带货的“轻松”，品牌们不得不走出舒适区，或大搞内容，或开启撒钱模式，或探索新平台新玩法，期待能真正积累起属于自己的企业数字化内容资产。
1. 🚀 **挑战与解决方案**:面对现有研究在理想条件下渲染3D人物的局限性，Wild2Avatar专注于解决真实场景中摄像头视野被遮挡导致部分遮挡的问题。
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。
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。在视觉聊天方面，LLaVA的表现相对于GPT-4的评分达到了85%，在推理问答方面更是达到了92.53%的超过GPT-4的新SoTA。LLaVA在回答问题时，能够全面而有逻辑地生成回答，并且可以以JSON格式输出。
反馈分析:人工智能可以分析客户反馈，使企业能够根据消费者的实际需求完善产品和服务。