图片截自OpenAI
站长之家（ChinaZ.com）1月4日 消息:斯坦福大学的研究人员利用维基百科数据训练了一个大模型，命名为WikiChat，通过优化和改进，成功解决了大模型的幻觉问题，并在事实准确性和其他指标上表现优秀。他们的最佳模型在新的基准测试中获得了97.3%的事实准确性，远远超过了GPT-4的66.1%。此外，WikiChat还在相关性、信息性、自然性、非重复性和时间正确性方面领先其他模型。
然后，HandRefiner采用条件修补方法来处理识别出的问题手部。它生成一个深度图，其中包含了关于手部形状和位置的重要信息。这个深度图被用作指导，通过ControlNet集成到扩散模型中。最后，HandRefiner将重新画好的手部放回原来的画作中，替换掉原本画错的手，而其他部分保持不动，保持了原画的风格和内容。
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34. 使用 Chat GPT 进行 AI 驱动的预测:使用历史数据生成各个业务方面（例如销售、市场需求等）的预测和趋势。