虽然现在相关研究还处于早期阶段，但机器学习方法可以揭示隐藏的结构和因果关系，让数据看起来不再是杂乱无章的一堆数字。
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。
AI设计师Tatiana Tsiguleva提到，V6版本对提示词的理解更加精准，不再需要奇怪的短语或单词。此外，她补充说，Midjourney中的“--s”参数可以调整艺术风格，较低的值会产生更接近提示的结果，而较高的值则会增强艺术创造力。
采用 ChatGPT 等工具意味着企业不仅可以优化其运营，还可以优化其运营。他们正在积极为更加集成、直观和创新的未来铺平道路。
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