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。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2401.01792.pdf
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。
不仅在《冒险岛》中，Nexon同样在《泡泡战士》等游戏中存在类似的暗改行为
Paint3D 利用两阶段纹理生成框架，首先通过预训练2D图像生成模型获取输入的引导信息，然后在UV纹理空间上训练无光照扩散模型，生成无光照纹理，提升3D模型纹理生成效果。