开源模型击败GPT-4,小模型更流行
新的AI硬件推出,苹果入场@The Information高级编辑Nick Wingfield
提出的Dual-Pivot Tuning技术通过个性化恢复在恢复图像中实现了高身份保真度和自然外观。定性比较表明,基于扩散的盲目恢复方法可能无法保留个体的身份,而提出的技术在保持高身份保真度的同时,没有可感知的对降质输入的保真度损失。使用PSNR、SSIM和ArcFace相似性等指标的定量评估表明,所提方法在恢复图像方面对个体身份的高保真度非常有效。
为了解决幻觉问题,研究人员采用了检索增强生成(RAG)的方法,并添加了几个重要步骤来进一步减轻幻觉,并改进对话性指标。通过这些优化,WikiChat在事实准确性方面比微调后的SOTA RAG模型Atlas高出8.5%。此外,研究人员还将基于GPT-4的WikiChat提炼成7B参数的LLaMA模型,这个模型在事实准确性方面能达到91.1%的高分,并且运行速度提高了6.5倍,能效更好,可以本地部署。
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。