🌐 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。
该编码器具有多项功能。首先，它能够增强视觉感知能力，通过提供额外的视觉编码器，使MLLM能够更好地理解和分析图像内容。其次，VCoder能够处理特殊类型的图像，例如分割图和深度图。分割图能够帮助模型识别和理解图像中不同物体的边界和形状，而深度图则提供了物体距离相机远近的信息。最后，VCoder改善了对象感知任务的表现。通过提供额外的感知模态输入，如分割图或深度图，它显著提高了MLLM的对象感知能力，包括更准确地识别和计数图像中的对象。
在实验中，VCoder与开源的多模态LLMs（如MiniGPT-4、InstructBLIP、LLaVA-1.5和CogVLM）进行了比较，并在COST验证集上进行了测试。实验结果表明，VCoder在对象识别任务中表现最佳，特别是在对象计数和识别方面优于基线模型。在处理复杂场景中的对象计数和识别任务时，VCoder展现出更高的准确性，尤其是在场景中有许多实体时。
情绪一旦被调动起来，社群中的反馈就像决堤一样涌现了出来——许多玩家都开始回忆起平时游戏中的感人瞬间，比如有人在游戏中遇到过善良的陌生人，向快要淘汰的他伸出双手、拉了一把;而受到帮助的玩家也报以回应，在下一局中将陌生人向前抛出，让他能够快人一步。
过去一年，生活快速变化，我们看到很多游戏起起落落，一些负面的情绪让玩家来了又走。但在这一整年里，《蛋仔派对》却好像几乎不受这种情绪感染。