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。
HandRefiner具有以下几个主要特点。首先是精确性，它能够精确地识别和修正生成图像中的畸形手部，提供了一种有效的后处理解决方案。
体验地址:https://top.aibase.com/tool/m2ugen
通过24/7支持、处理常见查询并将复杂问题引导给人工代理来增强客户服务。
35. 创建聊天 GPT 驱动的游戏以提高品牌参与度:构建简单、引人入胜的游戏来反映您的品牌，为客户提供互动体验。