开源模型的组合将击败最好的私有模型。
3. 🌟 **实验验证**:通过在野外视频上的实验证明，Wild2Avatar方法在解决真实世界场景下的挑战方面取得显著成效。
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。
如果让我来打比方，我会觉得蛋仔就像是一个承载着这种认同感的「线上迪士尼」——不管什么身份，每个人只要进去，就是童话里的孩子、回家的公主/王子，而这个场景和里面的NPC，都会绝对无条件地守护你这份认同。
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