📊 广泛评估表现: 在16个已知数据集中，DocLLM在多种文档智能任务中表现优越，对未见数据集具有强大泛化能力。
🔗 未来增强承诺: 摩根大通承诺以轻量级方式将视觉融入DocLLM，进一步提升其多模态文档理解能力。
回顾2023年，红利消退、降本增效成为越来越多品牌的共识，相较几年前找大主播带货的“轻松”，品牌们不得不走出舒适区，或大搞内容，或开启撒钱模式，或探索新平台新玩法，期待能真正积累起属于自己的企业数字化内容资产。
最重要的是，这个机器人的成本仅为22万元，项目全部开源。这意味着，任何人都可以利用这个开源项目，打造自己的机器人。这个机器人的出现引发了人们对于机器人在日常生活中的应用的热议，许多人认为，用不了多久，快餐店做汉堡的工作就要被机器人取代了。
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。