在非洲国家，我预计在三年左右的时间里会看到类似的使用水平。这其中仍然存在差距，但它比我们在其他创新中看到的滞后时间要短得多。”
别急，已经在进步了。
这一低成功率显示出人类儿科医生在短时间内不太可能失业的现实，研究强调了临床经验在医学领域的不可替代性。研究人员指出ChatGPT的高错误率主要源于其对疾病关系的辨识不足，并提出通过有选择性地在准确可信的医学文献上进行培训，以及提供更实时的医学数据，有望提高模型的准确性。
研究讨论了基于扩散的盲目恢复方法，当应用于降级的面部图像时，可能无法有效保留个体的独特身份。研究人员强调了以前在基于参考的面部图像恢复方面的努力，引用了各种方法，如GFRNet、GWAINet、ASFFNet、Wang等，DMDNet和MyStyle。这些方法利用单个或多个参考图像来实现个性化恢复，确保对降级图像中个体独特特征的更好保真度。与以往方法不同，提出的技术使用基于扩散的个性化生成先验，而其他方法使用前馈架构或基于GAN的先验。
论文网址:https://arxiv.org/abs/2401.00368