AI和机器学习工具能够通过视频和音频进行模拟，这对身份和访问管理构成威胁。使用AI渲染的视频现在相当容易被检测到，但合成语音克隆对于使用语音生物识别技术作为身份验证流程一部分的组织来说是一个很大的威胁。
为了解决幻觉问题，研究人员采用了检索增强生成（RAG）的方法，并添加了几个重要步骤来进一步减轻幻觉，并改进对话性指标。通过这些优化，WikiChat在事实准确性方面比微调后的SOTA RAG模型Atlas高出8.5%。此外，研究人员还将基于GPT-4的WikiChat提炼成7B参数的LLaMA模型，这个模型在事实准确性方面能达到91.1%的高分，并且运行速度提高了6.5倍，能效更好，可以本地部署。
AI设计师Tatiana Tsiguleva提到，V6版本对提示词的理解更加精准，不再需要奇怪的短语或单词。此外，她补充说，Midjourney中的“--s”参数可以调整艺术风格，较低的值会产生更接近提示的结果，而较高的值则会增强艺术创造力。
项目地址:https://top.aibase.com/tool/vcoder
采用 ChatGPT 等工具意味着企业不仅可以优化其运营，还可以优化其运营。他们正在积极为更加集成、直观和创新的未来铺平道路。