该方法的贡献包括:
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。
CoMoSVC实现歌声转换的过程包括几个关键步骤。首先,它设计了一个基于扩散的教师模型,通过学习大量的歌声数据,这个模型能够理解和模仿不同歌手的声音特征。接着,利用自我一致性属性,CoMoSVC进一步提炼出一个学生模型,简化了模型结构,以便于快速有效地进行声音转换。
大多数情况下,它的性能时好时坏。它不了解你的代码库,经常错误地猜测函数名称。有时它会创建带有细微错误的代码,迫使我花额外的时间分析它的输出。
Paint3D 利用两阶段纹理生成框架,首先通过预训练2D图像生成模型获取输入的引导信息,然后在UV纹理空间上训练无光照扩散模型,生成无光照纹理,提升3D模型纹理生成效果。