大型多模态模型（LMMs）将不断涌现，并在争论中取代LLMs。
该机器人通过模仿学习，能够执行各种复杂的任务，并支持全身远程操控。
HandRefiner的工作原理包括手部识别与重建以及条件修补两个过程。首先，它识别出生成图像中形状不正常的手部，并使用手部网格重建模型重建出一个正确的手部形状和手势。即使在畸形的手部图像中，HandRefiner也能够生成合理的重建结果，这得益于模型基于正常手部的训练数据。
- 通过填充常见模式的空白，它省去了复制粘贴的需要。
科技就是这样，你往前领先一步、有了一段时间的优势，别人跟进太正常不过了，荣耀要做的就是快速地奔跑。