知道如何使用AI工具的人工作效率更高。知道如何操纵数据的人和企业能够更有效地了解真相、做出更好的决策并取得更多成果。随着AI的不断进步，这一点会成为现实。
该研究表明使用大型语言模型可以显著提高文本嵌入的质量。该研究的训练过程极大地减少了对中间预训练的需求，相较于当前的多阶段系统，更加简洁高效。
尽管存在这些缺点，Copilot在生成简单重复模式和自动完成文档方面表现相当不错。
这个工具解决了我在使用AI辅助开发时面临的最大问题——在进行新请求时给现有应用程序源代码提供上下文。通过PR将输出交付的功能是一个不错的附加功能。我已经使用这个工具提交了一些PR。当然，在合并之前我不得不手动进行一些微小的调整，但它确实为我节省了半个多小时的时间。
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。