Text2Immersion是一项创新方法，通过文本提示生成高质量的3D沉浸式场景，可适用于室内和室外，展现出色的灵活性和创造力。
单一大型语言模型的局限性变得更加明显，导致转向更小、更专业化的模型。
斯坦福大学的Mostafa Mousavi和Gregory Beroza等科学家，在研究如何使用机器学习来用单个地震台的地震数据来预测地震的震级，这对地震的早期预警系统来说非常有用。
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。
用户只需简单地按照三个步骤操作: