Meta的论文地址:https://ai.meta.com/static-resource/image-decoding
2. 研究指出ChatGPT难以识别疾病之间的关系，提出需要有选择性地在准确可信的医学文献上进行专门培训。
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。
1. 🌐 图像修复是一个复杂的挑战，研究人员提出了名为“Dual-Pivot Tuning”的个性化图像修复方法。
3、LLaVA在视觉聊天和推理问答方面表现出接近GPT-4水平的能力。