5. 开源LLM与GPT-4的差距缩小。我相信在2024年，我们终将看到一个能与GPT-4相媲美的开源模型。
推出一个非常优秀的视频生成模型，该模型仅在授权数据基础上进行训练。
然而，获取大规模的平行数据对于某些任务可能是困难的或成本较高的。因此，如果缺乏足够的平行数据，DeWave方法的性能可能会受到限制。
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。
情绪一旦被调动起来，社群中的反馈就像决堤一样涌现了出来——许多玩家都开始回忆起平时游戏中的感人瞬间，比如有人在游戏中遇到过善良的陌生人，向快要淘汰的他伸出双手、拉了一把;而受到帮助的玩家也报以回应，在下一局中将陌生人向前抛出，让他能够快人一步。