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研究讨论了基于扩散的盲目恢复方法，当应用于降级的面部图像时，可能无法有效保留个体的独特身份。研究人员强调了以前在基于参考的面部图像恢复方面的努力，引用了各种方法，如GFRNet、GWAINet、ASFFNet、Wang等，DMDNet和MyStyle。这些方法利用单个或多个参考图像来实现个性化恢复，确保对降级图像中个体独特特征的更好保真度。与以往方法不同，提出的技术使用基于扩散的个性化生成先验，而其他方法使用前馈架构或基于GAN的先验。
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。
情绪一旦被调动起来，社群中的反馈就像决堤一样涌现了出来——许多玩家都开始回忆起平时游戏中的感人瞬间，比如有人在游戏中遇到过善良的陌生人，向快要淘汰的他伸出双手、拉了一把;而受到帮助的玩家也报以回应，在下一局中将陌生人向前抛出，让他能够快人一步。
站长之家（ChinaZ.com）1月2日 消息:ChatGPT 是 OpenAI 开发的最先进的语言模型。它是生成式预训练 Transformer （GPT） 系列的一部分，旨在根据给定的提示理解并生成类似人类的文本。