This approach shares a lot in common with the idea of multivariate interpolation over scattered data. Multivariate interpolation attempts to estimate values at unknown points within an existing data set and is often used in fields such as geostatistics or for geophysical analysis like elevation modelling. We can think of our colour palette as the set of variables we want to interpolate from, and our input colour as the unknown we’re trying to estimate. We can borrow some ideas from multivariate interpolation to develop more effective dithering algorithms.
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智能体以LLM为代表的前沿模型作为大脑，通过软件工程令其可以在高阶目标驱动下完成复杂任务。可以说未来大部分的复杂AI应用都会以Agent为载体。事实上，我们在科幻作品中所看到的AI形象，比如《钢铁侠》中的贾维斯或《2001：太空漫游》中的HAL 9000，正是创作者对以Agent为载体的未来AI的直观想象。只是和物理世界交换的AI本身就极为重要和复杂，现在习惯上把这部分单独放在具身智能/机器人领域讨论。