而除此之外，还有其他很多科学家，也在通过不同方式来使用机器学习，对地震进行研究。
引入了感知遮挡的场景参数化，将场景解耦为遮挡、人体和背景三个部分。提出了一种新的渲染框架，分别渲染这三个部分，并设计了新颖的优化目标，以确保遮挡的清晰解耦和更完整的人体呈现。在具有挑战性的遮挡密集野外视频上对方法进行了评估，展示了其在呈现遮挡人体方面的有效性。Wild2Avatar通过与Vid2Avatar（基线）和原始视频的对比，呈现了其在解决被遮挡人物渲染挑战方面的独特性能。
整个炒虾机器人的设计过程中，斯坦福团队综合考虑了移动、稳定性和全身远程操控等因素。他们选择了移动速度接近人类行走速度的Tracer移动底座，并在其上安装了ALOHA机械臂，实现了全身远程操控系统。此外，研究人员还注重机器人的稳定性，使其能够在操作重型物品时保持稳定。整个机器人的设计成本仅为22万元，相比其他类似机器人的价格要低廉许多。
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。
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