在得到一系列离散代码之后，就可以像处理语言词向量一样，输入到预训练的大语言模型，最终生成翻译的文本内容。
其次是保持一致性，修正手部的同时不会影响图像的整体质量，保持了图像其他部分的一致性。另外，HandRefiner利用合成数据进行训练，这使得它能够有效地处理真实手和合成手之间的域差异，学习不同手的样子，并找到合适的方式来修正手部。
大多数情况下，它的性能时好时坏。它不了解你的代码库，经常错误地猜测函数名称。有时它会创建带有细微错误的代码，迫使我花额外的时间分析它的输出。
BakLLaVA是使用LLaVA1.5架构增强的Mistral7B基础模型，具备更好的性能和商用能力。BakLLaVA在多个基准测试中优于LLaVA213B，并且可以在某些数据上进行微调和推理。虽然BakLLaVA在训练过程中使用了LLaVA的语料库，不允许商用，但BakLLaVA2则采用了更大的数据集和更新的架构，超越了当前的LLaVA方法，具备商用能力。
我想，这或许是因为玩家们真的需要一个包容的精神乐园，而蛋仔恰好成了一个乌托邦。它让玩家在生活中错过的那些欢笑或感动、放肆或沉思，拥有一个恰当的场景来释放。在这些情绪体验的支撑下，蛋仔才能够让玩家的内心得以重新变得柔软、并重新捡起对新一年的期望。