基于Agent的模型和生成式多媒体的发展,出现更多实验性应用。
AI需要良好的数据才能正常运行。正如人类需要良好的数据来做出决策,从采取什么营销策略到给孩子吃什么,AI也需要良好的数据,即使我们的算法在不断扩展、演变和改进。
2024年,品牌们势必会在直播内容上做更多尝试。
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。
Paint3D 的技术实现主要分为两个阶段:粗糙纹理生成和纹理细化。在粗糙阶段,通过预训练的2D图像生成模型获取输入的引导信息,然后将这些信息反投影到3D模型的表面上,生成初始纹理贴图。