开源模型击败GPT-4，小模型更流行
这意味着DeWave方法的性能受限于预训练语言模型的质量和能力。如果预训练语言模型不够准确或不具备广泛的语言理解能力，可能会影响到DeWave方法的翻译性能。
活力28的走红或许不可复制，但国货商战中各品牌的经验却可以拿来参照。
LLaVA在视觉聊天和推理问答方面表现出接近GPT-4水平的能力。在视觉聊天方面，LLaVA的表现相对于GPT-4的评分达到了85%，在推理问答方面更是达到了92.53%的超过GPT-4的新SoTA。LLaVA在回答问题时，能够全面而有逻辑地生成回答，并且可以以JSON格式输出。
30. 使用ChatGPT进行竞争对手分析:快速分析和总结竞争对手的信息，为企业提供市场竞争优势。