但仍然很困难预测地震之所以如此困难，是因为专家们能知道的事情实在是太少了。
斯坦福大学的Mostafa Mousavi和Gregory Beroza等科学家，在研究如何使用机器学习来用单个地震台的地震数据来预测地震的震级，这对地震的早期预警系统来说非常有用。
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。
通过分析人体3D骨骼关节点的坐姿分析技术，台灯能够准确识别不良坐姿，并通过语音提醒孩子矫正坐姿。同时，台灯还能通过检测孩子的专注度，提醒孩子适时休息，保护眼睛和身体健康。家长可以通过手机APP查看实时报告，了解孩子的学习情况，并进行针对性的纠正和指导。
20. 使用 Chat GPT 进行筛选:通过将候选人资料与工作要求匹配来自动进行初步简历筛选，从而加快招聘流程。