本研究探讨了在视频监控中准确估计3D人类姿态和形状的挑战，并指出现有评价指标的不足。提出的新方法RotAvat改善了对齐过程，显示出在提升模型评估准确性方面的显著潜力。
生成语言模型的框架包括变换器架构、预训练和对齐过程。变换器架构是基础，采用掩蔽自注意力和前馈变换。预训练通过自监督学习进行，目标是预测下一个词。对齐过程通过标准定义和微调，使模型生成符合人类期望的文本。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
