🐭 Mickey-1928SD模型基于Stable-Diffusion-xl微调，使用1928年公共领域画面训练。
【AiBase提要:】DeWave功能展示
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。
我在TypeScript、JavaScript、Dart和Python中使用了Copilot。有时，它会让我感觉它读懂了我的想法，准确地生成了我想要的代码，这很惊人!然而，这样的时刻很少，每个月只有几次。