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。
传统的基于扩散的声音转换模型通常需要多个迭代步骤来逐渐生成目标音频，这个过程可能既复杂又耗时。然而，CoMoSVC通过创新的模型设计和算法优化，实现了快速且高效的一步采样，大大减少了转换所需的时间，同时保持了音频质量。
起初，它似乎很有希望。它提供了清晰的架构，选择了正确的框架，甚至将代码整齐地结构化。但兴奋是短暂的，因为它生成的代码不够好，我无法使应用程序启动。
快科技1月3日消息，微信官方发布《关于持续治理自媒体”违规问题的公告》。
快科技1月3日消息，据媒体报道，韩国反垄断监管机构宣布，由于Nexon涉嫌在游戏内道具对用户进行欺诈，将对其处以116亿韩元（约合6333.6万元人民币）罚款。