🌐 集成多种翻译引擎，如Google、ChatGPT、DeepL，确保用户选择最佳引擎。
8. 合成数据激增。合成数据在AI领域正变得至关重要，尤其是在医疗保健和金融等敏感领域（作为隐私和偏见的解决方案）。如果我们能解决合成数据问题，它将有利于开源，因为在开源领域，购买海量数据集并不是一种选择。
悉尼科技大学的科研人员，通过大语言模型、EEG（大脑活动检测工具）、脑机接口等技术，开发了一个可自动读取人类想法，并转化成文本的AI大模型——DeWave。
2017年，新墨西哥州洛斯阿拉莫斯国家实验室的Paul Johnson开始使用机器学习来理解地震的数据。他建立了一个人工模拟地震的实验室，用各种方法来模拟地震。
研究概述了为图像恢复个性化引导扩散模型的方法。Dual-Pivot Tuning技术包括两个步骤:基于文本的微调，将身份特定信息嵌入扩散先验中，以及模型中心的枢轴，将引导图像编码器与个性化先验协调一致。文本到图像扩散模型的个性化运算符被定义为通过枢轴微调模型以创建定制版本。该技术包括上下文文本枢轴，注入身份信息，然后是基于模型的枢轴，利用通用恢复在实现高保真度恢复的图像之前。