2023年，我们看到了扩散模型推理速度方面的一些重大理论改进，例如Song等人的原始一致性模型论文，以及最近的LCM。（另外，对抗扩散蒸馏。）我们已经开始看到使用这些想法的项目，例如Dan Wood的Art Spew(每秒77512×512图像，在单个4090上)、Modal的Turbo.art(基于SDXL Turbo) 和fal.ai的30fps脸部交换。
另一方面，就像曾经淘宝客的兴起一样，部分品牌将精力放在了KOC分销上。
但这些预警系统有局限性，存在误报和漏报的情况。
站长之家（ChinaZ.com）1月4日 消息:斯坦福大学的研究人员利用维基百科数据训练了一个大模型，命名为WikiChat，通过优化和改进，成功解决了大模型的幻觉问题，并在事实准确性和其他指标上表现优秀。他们的最佳模型在新的基准测试中获得了97.3%的事实准确性，远远超过了GPT-4的66.1%。此外，WikiChat还在相关性、信息性、自然性、非重复性和时间正确性方面领先其他模型。
品牌正与虚拟影响者建立关系作为吸引注意力、降低成本的新方式。Mintel媒体和技术副总监Rebecca McGrath指出:“对于一个品牌来说，他们拥有完全的控制权，而真正的人则有潜在的争议、自己的要求。”