🐭 Mickey-1928SD模型基于Stable-Diffusion-xl微调，使用1928年公共领域画面训练。
虽然现在相关研究还处于早期阶段，但机器学习方法可以揭示隐藏的结构和因果关系，让数据看起来不再是杂乱无章的一堆数字。
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。
目前，已有超过400家企业启动了鸿蒙原生应用开发，覆盖了导航、新闻、工具、旅游、金融、便捷生活、美食、游戏等多个品类。
图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney