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8. 合成数据激增。合成数据在AI领域正变得至关重要，尤其是在医疗保健和金融等敏感领域（作为隐私和偏见的解决方案）。如果我们能解决合成数据问题，它将有利于开源，因为在开源领域，购买海量数据集并不是一种选择。
通过Dual-Pivot Tuning实现的个性化恢复技术在恢复图像中实现了高身份保真度和自然外观。实验证明，与盲目和少数样本的面部图像恢复的各种最先进替代方法相比，定制模型在个体身份方面表现更好，并且在一般图像质量方面优于通用先验。该方法对不同类型的降解是不可知的，并在保持身份的同时提供一致的恢复。
Meta的目标是通过HawkEye在问题变得明显之前消除它们。这意味着开发人员无需等待问题升级并开始影响用户体验，HawkEye可以发现并清除任何可能的问题，只留下更复杂或系统性的问题供人类开发人员解决。Meta计划不断改进HawkEye的灵活性，以处理新的和不断发展的调试挑战。可扩展性功能和开源社区倡议将促进不断的增强。
3、LLaVA在视觉聊天和推理问答方面表现出接近GPT-4水平的能力。