5. 开源LLM与GPT-4的差距缩小。我相信在2024年，我们终将看到一个能与GPT-4相媲美的开源模型。
其实这项技术与去年10月19日，Meta发布的通过MEG（另外一种大脑活动检测工具）重构人类大脑成像过程有点类似。都是通过EEG、MEG等工具捕获大脑微弱活动电流，检测这些磁场变化，然后获得脑部活动数据。
如果说2019-2022年是品牌直播红利期，基建基本完善的2023年则像是竞争加速的开端。2024年，品牌直播的竞争烈度势必会更上一层楼，从内容、流量、金钱、平台等多维度展开。
研究讨论了基于扩散的盲目恢复方法，当应用于降级的面部图像时，可能无法有效保留个体的独特身份。研究人员强调了以前在基于参考的面部图像恢复方面的努力，引用了各种方法，如GFRNet、GWAINet、ASFFNet、Wang等，DMDNet和MyStyle。这些方法利用单个或多个参考图像来实现个性化恢复，确保对降级图像中个体独特特征的更好保真度。与以往方法不同，提出的技术使用基于扩散的个性化生成先验，而其他方法使用前馈架构或基于GAN的先验。
专利的大型语言模型如 GPT-4被用来生成包括多语言指令在内的各种合成数据。通过利用 Mistral 模型强大的语言理解能力，该方法在几乎所有工作类别上在激烈竞争的 MTEB 基准测试中取得了出色的性能。