//main.cpp#include "dockwindows.h"#includeint main(int argc, char *argv[]){QApplication a(argc, argv);DockWindows w;w.show();return a.exec();}//dockwindow.h#ifndef

综合实例：修改用户资料界面设计：main函数：#include "content.h"#includeint main(int argc, char *argv[]){QApplication a(argc, argv);Content w;w.show();return a.exec();}//主界面#include#inc

为了进一步扩展这些模型的能力，研究团队提出了一种新的框架，使多模态大语言模型（Multimodal Large Language Models, MLLMs）能够在参数中记忆并召回图像，从而直接响应用户的视觉内容查询。实验设计了不同的超参数设置，以优化DPO模型的性能，并评估了不同方法在不同任务上的表现。现有的方法通过手动标注包含和不包含幻觉的配对响应，并使用各种对齐算法来提高图像和文本之间的对齐

➡️ 实验设计：KOSMOS-2在多个任务上进行了评估，包括多模态grounding（如短语grounding和指代表达理解）、多模态指代（如指代表达生成）、感知-语言任务（如图像描述和视觉问答）以及语言任务（如语言理解和生成）。在训练过程中，视觉编码器和语言模型保持冻结，仅对视觉抽象器和语言模型的低秩适应（LoRA）进行微调。➡️ 研究动机：为了增强多模态大语言模型在视觉-语言任务中的表现，特别

因此，研究团队设计了VidEgoThink，一个全面的以自我为中心的视频理解基准，旨在评估MLLMs在具身AI中的应用能力，特别是视频问答、层次规划、视觉定位和奖励建模四个关键任务。UI定位模块负责识别目标UI元素的坐标；➡️ 问题背景：当前的图形用户界面（GUI）自动化任务中，单轮代理（Single-turn Agent）在执行用户指定的UI环境中的动作时，如点击图标或在文本框中输入文字，表现出

➡️ 论文标题：MARVEL: Multidimensional Abstraction and Reasoning through Visual Evaluation and Learning➡️ 论文作者：Yifan Jiang, Jiarui Zhang, Kexuan Sun, Zhivar Sourati, Kian Ahrabian, Kaixin Ma, Filip Ilievski

做一个简单小实验，让一些商用的LLM输出自己的system prompt

➡️ 方法简介：研究团队提出了两种模态非特定损失目标，包括延迟EOS损失和不确定性损失，以及两种模态特定损失目标，即冗长图像的令牌多样性损失和冗长视频的帧特征多样性损失。为了进一步探索这一问题，研究团队提出了一种系统的方法，通过设计延迟EOS损失、增加输出不确定性、提高多样性等手段，来诱导MLLMs生成更长的序列，从而增加能量-延迟成本。➡️ 问题背景：现有的视频生成技术虽然取得了显著进展，但生成

实验结果表明，该方法在零样本和微调设置下均显著提高了模型的性能，特别是在图像-文本检索任务中，零样本设置下的R@1指标提高了16.8%至46.1%。最近的研究表明，可以利用大型语言模型（LLMs）和多模态大型语言模型（MLLMs）来重写和增强图像标题，以提高数据质量，但这些方法引入了模型的固有偏差。➡️ 方法简介：RLHF-V框架包括两个关键创新：（1）在数据层面，收集以细粒度段落级校正形式的人类

这个生物完全由代码生成，它在幽暗的世界里，摇曳着尾鳍、腹鳍，来回游啊游，但永远也逃离不了。实现这个赛博生物的公式来自于X上的大佬@yuruyurau用p5.js实现了各式各样的赛博生物，感兴趣的可以去看看。基于大佬分享的代码公式，笔者也用python复现了几个赛博生物是不是有点像《小鲤鱼历险记》里头的小美美。