小型语言模型（SLM）已经出现，成本效益和可持续发展的考虑将加速这一趋势。
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。
LLaVA在视觉聊天和推理问答方面表现出接近GPT-4水平的能力。在视觉聊天方面，LLaVA的表现相对于GPT-4的评分达到了85%，在推理问答方面更是达到了92.53%的超过GPT-4的新SoTA。LLaVA在回答问题时，能够全面而有逻辑地生成回答，并且可以以JSON格式输出。
近期平台针对违规营利自媒体”开展重点排查，柳姑****803”糊*点”等账号为吸引流量，通过虚假摆拍蹭炒热点，并进行违规引流，破坏了平台生态，结合《通知》要求和平台规则，根据违规程度，分别予以限制粉丝”新增、限制营利能力限制、账号阶梯禁言等处置。
这个项目的开源意味着更多的开发者和研究人员可以使用这项技术，为其添加新的功能或者进行改进。DreamTalk的开源将为语音合成技术的发展带来新的动力。