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5. 开源LLM与GPT-4的差距缩小。我相信在2024年，我们终将看到一个能与GPT-4相媲美的开源模型。
AI和机器学习工具能够通过视频和音频进行模拟，这对身份和访问管理构成威胁。使用AI渲染的视频现在相当容易被检测到，但合成语音克隆对于使用语音生物识别技术作为身份验证流程一部分的组织来说是一个很大的威胁。
科学家通过机器学习来研究断层线的「慢地震」（预示地震到来的有用指标）信号，有望能作为准确预测地震的科学依据。
HandRefiner的工作原理包括手部识别与重建以及条件修补两个过程。首先，它识别出生成图像中形状不正常的手部，并使用手部网格重建模型重建出一个正确的手部形状和手势。即使在畸形的手部图像中，HandRefiner也能够生成合理的重建结果，这得益于模型基于正常手部的训练数据。