但仅仅七年后，很多事情都发生了变化。
这一低成功率显示出人类儿科医生在短时间内不太可能失业的现实，研究强调了临床经验在医学领域的不可替代性。研究人员指出ChatGPT的高错误率主要源于其对疾病关系的辨识不足，并提出通过有选择性地在准确可信的医学文献上进行培训，以及提供更实时的医学数据，有望提高模型的准确性。
站长之家（ChinaZ.com）1月4日 消息:图像修复一直是一个备受研究者关注的复杂挑战，其主要目标是在维持降质输入的感知质量的同时，创建视觉上吸引人且自然的图像。在没有有关主题或降质的信息的情况下（盲目恢复），了解自然图像范围至关重要。为了恢复面部图像，必须在确保输出保留个体独特面部特征之前包含身份信息。以往的研究已经探讨了使用基于参考的面部图像恢复的方法来解决这一要求。然而，将个性化整合到基于扩散的盲目恢复系统仍然是一个持久性的挑战。
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。
26. 使用 Chat GPT 进行个性化营销活动:根据个人客户偏好和浏览历史定制营销内容，提高参与度并促进销售。