论文地址:https://arxiv.org/pdf/2401.00908.pdf
Johnson称:
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。
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。
Meta的目标是通过HawkEye在问题变得明显之前消除它们。这意味着开发人员无需等待问题升级并开始影响用户体验，HawkEye可以发现并清除任何可能的问题，只留下更复杂或系统性的问题供人类开发人员解决。Meta计划不断改进HawkEye的灵活性，以处理新的和不断发展的调试挑战。可扩展性功能和开源社区倡议将促进不断的增强。