围绕Zara这场直播，在业内引发了不少讨论。
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。
通过结合大模型和维基百科数据，研究人员成功地提高了聊天机器人的性能。WikiChat的成功表明，维基百科数据在大模型训练中发挥了重要作用，通过检索增强生成的方法，可以有效解决大模型的幻觉问题，提高模型的事实准确性和对话性能。
2. ⚙️ **决策树简化调试流程:** HawkEye引入分支决策系统，通过实施决策树，加速识别和解决模型异常问题，取代了繁琐的手动分析流程。
通过实验，Paint3D 在生成多样化纹理贴图方面表现显著，几乎在所有样本上达到更好的效果，成为唯一一个能生成无内嵌光照纹理的算法。