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📊 广泛评估表现: 在16个已知数据集中，DocLLM在多种文档智能任务中表现优越，对未见数据集具有强大泛化能力。
AI将持续突破，普惠更多人@OpenAI联创Greg Brockman
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。
此外，卡迪夫大学讲师Francesca Sobande研究了具有种族模糊特征的虚拟影响者。她认为一些品牌出于营销目的给予其这些特征，以吸引更广泛的受众，这“只是另一种形式的营销”。