图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney
在实验中，VCoder与开源的多模态LLMs（如MiniGPT-4、InstructBLIP、LLaVA-1.5和CogVLM）进行了比较，并在COST验证集上进行了测试。实验结果表明，VCoder在对象识别任务中表现最佳，特别是在对象计数和识别方面优于基线模型。在处理复杂场景中的对象计数和识别任务时，VCoder展现出更高的准确性，尤其是在场景中有许多实体时。
CogAgent作为在CogVLM基础上改进的开源视觉语言模型，拥有更多的功能和性能优势。它支持更高分辨率的视觉输入和对话答题，能够处理超高分辨率图像输入。
通过生成针对特定编程语言和项目要求定制的代码片段或完整功能来加速开发。这既可以提高效率，又可以降低企业成本。
24. 使用 Chat GPT 自动销售推介:针对特定客户制定个性化且有效的销售推介，提高转化率。