🎨 模型可生成符合1928年风格的米老鼠形象，任何人可自由使用。
但是进一步的相关性研究发现，这种「慢地震」之后只是很可能伴随普通地震，但结论并不绝对。
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。
然而，解决大模型的幻觉问题并不容易。一般情况下，当检索不到相关信息或知识库中没有相关信息时，大模型会产生幻觉来填补空白。为了解决这个问题，WikiChat通过汇总和过滤检索到的信息，而不是直接生成响应。同时，研究人员还教导了LLM理解时间背景，以及在必要时让系统说「我不知道」。
雷军强调，“技术为本”和“工程师文化”是小米的核心基因。这两项技术的获得，源于工程师团队对梦想的坚持和对技术的极致追求。公司将持续加大研发投入，为工程师提供更多施展空间。