其实这项技术与去年10月19日,Meta发布的通过MEG(另外一种大脑活动检测工具)重构人类大脑成像过程有点类似。都是通过EEG、MEG等工具捕获大脑微弱活动电流,检测这些磁场变化,然后获得脑部活动数据。
为了解决幻觉问题,研究人员采用了检索增强生成(RAG)的方法,并添加了几个重要步骤来进一步减轻幻觉,并改进对话性指标。通过这些优化,WikiChat在事实准确性方面比微调后的SOTA RAG模型Atlas高出8.5%。此外,研究人员还将基于GPT-4的WikiChat提炼成7B参数的LLaMA模型,这个模型在事实准确性方面能达到91.1%的高分,并且运行速度提高了6.5倍,能效更好,可以本地部署。
CoMoSVC实现歌声转换的过程包括几个关键步骤。首先,它设计了一个基于扩散的教师模型,通过学习大量的歌声数据,这个模型能够理解和模仿不同歌手的声音特征。接着,利用自我一致性属性,CoMoSVC进一步提炼出一个学生模型,简化了模型结构,以便于快速有效地进行声音转换。
我知道我们已经聊过不少次《蛋仔派对》(下称蛋仔),但最近,我发现一件听上去很离谱的事:对不少年轻人来说,这款产品已经成了他们「赖以生存」的「精神乐园」。
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