摩根大通发布了DocLLM，一款专为多模态文档理解设计的生成式语言模型，通过轻量级扩展LLM，避免昂贵的图像编码器，以提高文档分析效能。
🚀 广泛应用前景:Text2Immersion的灵活性使其在虚拟现实、游戏开发和自动化内容创作等领域具有广泛应用前景，超越其他方法在渲染质量和多样性方面的表现。
“I”:视频输入。GPT-4V对视频的理解还相当原始，因为它将视频视为一系列离散图像。减少信息冗余的最聪明方法是什么?学习目标应该是什么?下一帧预测与下一个单词预测有着明显的类比关系，但它是否是最佳的?如何与语言交错?如何引导机器人和人工智能的视频学习?业界尚未达成共识。
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。
6.使用ChatGPT调试代码