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。
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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。
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此外，卡迪夫大学讲师Francesca Sobande研究了具有种族模糊特征的虚拟影响者。她认为一些品牌出于营销目的给予其这些特征，以吸引更广泛的受众，这“只是另一种形式的营销”。