【AiBase提要:】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。“I”:视频输入。GPT-4V对视频的理解还相当原始,因为它将视频视为一系列离散图像。减少信息冗余的最聪明方法是什么?学习目标应该是什么?下一帧预测与下一个单词预测有着明显的类比关系,但它是否是最佳的?如何与语言交错?如何引导机器人和人工智能的视频学习?业界尚未达成共识。
开源模型的组合将击败最好的私有模型。
如果你接触蛋仔不多,可能实在不能理解这种事。他们的跨年活动,到底有什么特别的?