3. 💬 Midjourney首席执行官David Holz确认使用4000多位艺术家的名字进行生成式AI训练。
这一低成功率显示出人类儿科医生在短时间内不太可能失业的现实，研究强调了临床经验在医学领域的不可替代性。研究人员指出ChatGPT的高错误率主要源于其对疾病关系的辨识不足，并提出通过有选择性地在准确可信的医学文献上进行培训，以及提供更实时的医学数据，有望提高模型的准确性。
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。
作为这个项目的创建者，我的评估可能有点偏颇。虽然它并不完美并且总有改进的空间，但我坚信 ScriptGPT 可以成为开发人员工具包的宝贵补充。尝试一下，看看它如何提高生产力!Github 存储库:ScriptGPT
19. 使用 ChatGPT 进行研究摘要:编译和总结研究数据，提供简洁的见解并促进明智的决策。