@TechCrunch作者Devin Coldewey
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。
DeWave简单介绍
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。
我想，这或许是因为玩家们真的需要一个包容的精神乐园，而蛋仔恰好成了一个乌托邦。它让玩家在生活中错过的那些欢笑或感动、放肆或沉思，拥有一个恰当的场景来释放。在这些情绪体验的支撑下，蛋仔才能够让玩家的内心得以重新变得柔软、并重新捡起对新一年的期望。