WebVoyager是一种创新的网络代理，使用GPT-4V的多模态理解能力，在15个广泛使用的网站上获得了55.7%的任务成功率，超过了其他设置。自动评估与人类判断达到了85.3%的一致性。

本论文介绍了一种名为VideoLLaMA 2的视频大型语言模型，通过嵌入空间-时间卷积连接器和联合训练音频分支来增强视频和音频任务中的空间-时间建模和音频理解能力，并在多个任务上展示了竞争性结果，进一步提升了多模态理解能力，为智能视频分析系统设定了新的标准。

WebVoyager是一种创新的网络代理，通过与真实网站的交互来完成用户指令。使用GPT-4V的多模态理解能力，WebVoyager在15个广泛使用的网站上获得了55.7%的任务成功率，超过了其他设置。自动评估与人类判断达到了85.3%的一致性。

WebVoyager是一种创新的网络代理，通过与真实网站的交互来完成用户指令。使用GPT-4V的多模态理解能力，WebVoyager在15个广泛使用的网站上获得了55.7%的任务成功率，超过了其他设置。自动评估与人类判断达到了85.3%的一致性。

LaVIT是一种多模态生成模型，将视觉和语言表达在统一的表示中，使用视觉分词器将非语言图像转换为LLM可读的离散标记。在预训练的网上规模图像-文本语料库上，LaVIT具有卓越的多模态理解能力，在下游任务上的性能超过现有模型。