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团队发现,GPT模型在识别间接要求、错误想法和误导方面的表现能达到甚至超越人类平均水平,而LLaMA2的表现逊于人类水平;在识别失礼方面,LLaMA2强于人类但GPT表现不佳。研究人员指出,LLaMA2的成功是因为回答的偏见程度较低,而不是因为真的对失礼敏感;GPT看起来的失利,其实是因为对坚持结论的超保守态度,而不是因为推理错误。
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“采集工作,不仅枯燥,而且十分考验耐心。”从事数字化采集、拼接工作10多年的安慧莉说,在一方小小的洞窟,动手组装仪器、铺设轨道,颇有“螺蛳壳里做道场”的意味,既要保证拍摄精度,更要避免伤害壁画,“不能着急,也不能差不多就行。倘若一个环节出差错,各个环节都会有问题,来不得半点马虎。”
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