声明:本文来自于微信公众号 新智元（ID:AI_era），作者:新智元，授权站长之家转载发布。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。
然后，HandRefiner采用条件修补方法来处理识别出的问题手部。它生成一个深度图，其中包含了关于手部形状和位置的重要信息。这个深度图被用作指导，通过ControlNet集成到扩散模型中。最后，HandRefiner将重新画好的手部放回原来的画作中，替换掉原本画错的手，而其他部分保持不动，保持了原画的风格和内容。
此外，行动还将进一步提升移动网络下行均值接入速率至220Mbps以上，上行均值接入速率不低于45Mbps。这将进一步优化网络卡顿、时延等主要业务指标，确保移动网络达到95%以上的达标速率占比。
此外，M2UGen还加入了适配器和LLaMA2模型，使得该模型具备多种能力。