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穿书后被父皇听到了心声(完结)

发布时间:2024-09-03 02:53:57

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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。

LLaVA是一个端到端训练的多模态大模型,它将视觉编码器和用于通用视觉和语言理解的Vicuna相结合,具备令人印象深刻的聊天能力。而CogAgent是在CogVLM基础上改进的开源视觉语言模型,拥有110亿个视觉参数和70亿个语言参数。

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在细化阶段,通过在UV空间中训练无光照扩散模型,解决粗糙纹理的光照阴影和纹理空洞问题,提升纹理贴图的视觉美感。这一框架的引入使得Paint3D在纹理生成方面表现出色,被评价为最好的纹理生成方法之一。