论文网址：https://arxiv.org/pdf/2401.00431.pdf
研究发现，ChatGPT在辨识疾病之间的已知关系方面表现不佳，例如在一个病例中未能将自闭症与坏血病（维生素C缺乏）联系起来。研究者建议通过专门选择性的培训，使ChatGPT能够更好地利用准确和可信的医学文献，而非依赖互联网上可能包含不准确信息和误导的内容。他们还提出，通过提供更实时的医学数据，模型可以进行“调谐”以提高其准确性。
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。
尽管HandRefiner主要针对手部图像，但其基本原理和技术也可以适用于其他需要精细修正的图像生成任务，比如修正脚或耳朵等部分。
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。