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除了模仿学习，斯坦福团队还开发了低成本的全身遥操作系统Mobile ALOHA，用于收集双臂移动操作数据。该系统将机器人安装在轮式底座上，实现了全身远程操控。研究人员可以通过遥控器控制机器人的移动和操作，从而完成各种复杂的任务。这个全身远程操控系统的设计简单直接，使用方便灵活，为机器人的操作提供了便利。
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。
**划重点:**这种氛围，也顺势带起了玩家的情绪。在#我的蛋仔年度报告##和蛋仔一起跨年#这些话题里，可以看到不少玩家剪辑的短视频。里面不仅有人回忆这一年在蛋仔中参与的活动，也有人记录自己参加的线下活动、收集的游戏周边;不过更多的，还是过去一年中，和朋友们一起玩蛋仔的各种瞬间。