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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