🌈 应对风格化场景:该方法不仅局限于真实场景，还能应对风格化场景的挑战，通过文本提示如“水彩夜街”和“未来夜城”展示创造力和适应能力。
LLaVA是一个端到端训练的多模态大模型，它将视觉编码器和用于通用视觉和语言理解的Vicuna相结合，具备令人印象深刻的聊天能力。而CogAgent是在CogVLM基础上改进的开源视觉语言模型，拥有110亿个视觉参数和70亿个语言参数。
个性化交互:通过分析用户行为和偏好，ChatGPT 可以策划个性化内容，从而实现更有意义的互动。24/7可用性:人工智能驱动的工具可以确保持续可用性，确保客户始终能够获得支持或信息。复杂任务的自动化:
识别编码错误并提出修复建议，减少调试时间并提高代码质量。
20. 使用 Chat GPT 进行筛选:通过将候选人资料与工作要求匹配来自动进行初步简历筛选，从而加快招聘流程。