为了解决这一问题，著名人工智能教授李飞飞团队推出了Wild2Avatar，这是一种专为视频中被遮挡人物设计的神经渲染方法。
研究团队提出了一种考虑遮挡的场景参数化方法，将整个场景分解为遮挡、人物和背景三个部分。此外，我们设计了广泛的客观函数，以帮助强化人物与遮挡、背景的分离，并确保对人物模型的完整性。我们通过在野外视频上进行实验证明了我们方法的有效性。
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。
目前，已有超过400家企业启动了鸿蒙原生应用开发，覆盖了导航、新闻、工具、旅游、金融、便捷生活、美食、游戏等多个品类。
他表示，2023年是FF发展史上的里程碑，公司已形成经营闭环并正式进入交付营收阶段。在完成SOP（小批量生产）后，首辆FF912.0已经下线，并完成了终极发布、共创交付等重要步骤。他还透露，包括Chris Brown在内的美国塔尖行业领袖已经成为FF912.0的用户，并加入共创官大家庭。