🤖📈💻💡大模型动态
与现有风险相比，存在的风险不会引起太多讨论。
在渲染移动人物的视觉外观时，面对摄像头视野被遮挡的问题是一项巨大的挑战。大多数现有研究在理想条件下渲染3D人物，要求场景清晰且无障碍。然而，在真实世界场景中，可能会有障碍物阻挡摄像头视野，导致人物出现部分遮挡，这使得这些传统方法无法应用。
该方法的贡献包括:
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。