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发布时间:2024-07-08 12:49:00

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DeWave的核心技术思路是,将连续的脑电波信号转化为离散的编码,然后输入预训练的大语言模型进行文本翻译。

DeWave训练流程

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。

为了解决这个问题,HandRefiner提出了一种条件修补方法,可以在不改变图片其他部分的情况下,修正那些形状不正常的手部图像。