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。
🔍 研究人员提出了一种简单而新颖的方法，只使用合成数据就能获得高质量的文本嵌入
Midjourney更倾向于使用光影效果增加图片的真实感，这也是让人印象深刻的地方。在艺术性和还原性方面，Midjourney明显取得了胜利。AI生成的图像真实性甚至局限性都成为了吸引网友参与讨论、分享和二次创作的流量密码。
v0是一个生成UI设计的AI工具。然而，根据我的经验，它创建的UI设计中庸，对Tailwind CSS的使用有问题。
看上去，这种「简单的美好」很容易实现，但为何其他游戏难以复刻?事实上，这背后有着多个结实的骨架在支撑着。