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加利福尼亚大学洛杉矶分校和Snap Inc.的研究团队开发了一种名为“Dual-Pivot Tuning”的个性化图像恢复方法。双轴调整是一种用于在盲目图像恢复背景下定制文本到图像的先验的方法。该过程涉及使用个体的一组有限数量的高质量图像来增强其其他降质图像的恢复。其主要目标是确保恢复的图像对个体的身份和降质输入图像具有高保真度，同时保持自然外观。
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。
针对成果发布问题，《指引》强调，公布突破性研究成果和重大研究进展应经所在科研单位同意。未经科学验证或同行评议的研究成果，科研人员不得向公众传播;不得将已发表的论文或其中的数据、图片等再次发表，不得将多篇已发表论文各取一部分拼凑出“新成果”后发表。
17. 校对:使用 Chat GPT 进行语法和拼写纠正:通过 AI 进行语法和拼写检查，提高内容质量，确保专业性和准确性。