🌐 教授使用GPT-4和DELL-3进行多模态历史模拟，通过互动方式改变历史走向，丰富了历史教学。
“I”:视频输入。GPT-4V对视频的理解还相当原始，因为它将视频视为一系列离散图像。减少信息冗余的最聪明方法是什么?学习目标应该是什么?下一帧预测与下一个单词预测有着明显的类比关系，但它是否是最佳的?如何与语言交错?如何引导机器人和人工智能的视频学习?业界尚未达成共识。
炒虾机器人Mobile ALOHA的研发过程中，关键在于模仿学习算法和静态ALOHA数据的共同训练。研究人员通过50个演示让机器人学习不同的任务，从而使其具备了强大的学习能力。机器人可以连续多次完成同一个任务，即使是在训练数据中看不到的情况下，也能够进行正确的操作。这种模仿学习的方法为机器人的开发和应用提供了新的思路，使机器人在各种复杂任务中表现出色。
- 在日志语句、错误消息或代码注释中填充空白时，它很聪明。
这个项目的开源意味着更多的开发者和研究人员可以使用这项技术，为其添加新的功能或者进行改进。DreamTalk的开源将为语音合成技术的发展带来新的动力。