我们需要AI社区。有朋友和盟友的人比没有的人做得更好。尽管AI世界似乎每周都会带来突破，但你最好与朋友一起区分什么是真实的、什么是炒作，去验证想法，相互支持，一起创造。
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。
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。
🔍 使用专有的大型语言模型生成合成数据，取得了优异的性能并创造了新的记录
12月31号晚上的演出更是重头戏:他们举行了跨年烟花和灯光秀，还有NPC蛋仔带着玩家一起蹦迪、合影。玩家们在这天晚上，叫上自己今年曾共同玩耍过的蛋搭子们，共同在游戏中摆成不同的姿势，有人叠高高、有人摆阵型，只为留下2024年的第一张蛋仔合影。