2017年9月，在墨西哥城发生8.2级地震前约两分钟，刺耳的警报器提醒居民地震即将来临。
斯坦福大学的Mostafa Mousavi和Gregory Beroza等科学家，在研究如何使用机器学习来用单个地震台的地震数据来预测地震的震级，这对地震的早期预警系统来说非常有用。
研究团队提出了一种考虑遮挡的场景参数化方法，将整个场景分解为遮挡、人物和背景三个部分。此外，我们设计了广泛的客观函数，以帮助强化人物与遮挡、背景的分离，并确保对人物模型的完整性。我们通过在野外视频上进行实验证明了我们方法的有效性。
VCoder作为一个视觉编码器，为MLLM提供了更好的视觉感知能力，能够处理特殊类型的图像，并改善了对象感知任务的表现。在与其他模型的比较中，VCoder在对象计数和识别方面表现出色，特别是在复杂场景中。
这样的场景，不仅是和朋友聚会的最优选择，也是一个梦幻、乐园的代名词。这也让蛋仔非常契合现代年轻人的情绪——生活已经很累了，大家都只想做一个简单快乐的蛋仔。