数据质量将使性能提升10倍。
如果真是这样的话，Agent的开发会重新蓬勃发展。可以自动化工作流程、与其他Agent交互并随着时间的推移变得更好的Agent。
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。
1.使用ChatGPT进行内容创建