📈 金融应用: 在金融领域,模型通过多个金融考试,得分平均达到75.9分,涵盖A股、基金、ETF等15个业务矩阵,为用户提供全面精准、稳定可控的投资决策支持。
在花西子事件中,虽然也有“国货只能低价吗”“国货之间不应该互相伤害”等多方观点,但在声讨花西子的潮流中显得过于弱小。
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。
部分规范打标案例:
11. 技术支持:人工智能故障排除