🌐 大模型从追赶时髦发展为真正实用，成为提效的关键手段。
然而，获取大规模的平行数据对于某些任务可能是困难的或成本较高的。因此，如果缺乏足够的平行数据，DeWave方法的性能可能会受到限制。
该方法的贡献包括:
站长之家（ChinaZ.com）1月4日 消息:斯坦福华人团队开发的炒虾机器人Mobile ALOHA成为了全网的热议话题。这个机器人能够炒菜、洗碗等各种复杂任务，仅用50个演示就能够让机器人始终如一地完成一项任务。
HandRefiner的工作原理包括手部识别与重建以及条件修补两个过程。首先，它识别出生成图像中形状不正常的手部，并使用手部网格重建模型重建出一个正确的手部形状和手势。即使在畸形的手部图像中，HandRefiner也能够生成合理的重建结果，这得益于模型基于正常手部的训练数据。