【AiBase提要:】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。
根据介绍，该行动计划在2024年底前完成超过8万个重点场所的移动网络深度覆盖，覆盖2.5万公里铁路和35万公里公路以及150条地铁线路。
HawkEye被设计成一款工具包，可以更快速地识别和解决AI模型中的问题，包括模型降级、产生幻觉或开始做出不规律的预测。相较于以往在Meta进行的专业知识和大量手动分析的调试机器学习过程，HawkEye采用了一种主动的方式，通过引入防护栏和自动诊断，将从检测问题到实施修复的时间大大缩短。
代码调试:人工智能可以建议修复编码错误，从而简化开发过程。市场研究:企业无需人工干预即可深入了解市场趋势、客户偏好和竞争对手分析。跨行业的多功能性: