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。
到2025年底，这一行动计划将继续推进，实现超过12万个重点场所的移动网络深度覆盖，覆盖3万公里铁路和50万公里公路以及200条地铁线路。5G网络的覆盖深度和广度也将得到持续完善，同时5G流量占比将显著提升。
CogAgent还提供了可视化代理的能力，能够返回任何给定任务的计划、下一步行动和带有坐标的具体操作。它还增强了与图形用户界面相关的问题解答功能，可以处理与网页、PC应用程序、移动应用程序等任何图形用户界面截图相关的问题。另外，通过改进预培训和微调，CogAgent还增强了OCR相关任务的能力。这些功能的提升使得CogAgent在多个基准测试上实现了最先进的通用性能。
据悉，M2UGen采用了创新的方法，生成了大规模的多模态音乐指导数据集，用于训练模型。这包括MU-LLaMA模型生成的1.2k多小时音乐字幕数据集。模型结合了MU-LLaMA、BLIP图像字幕模型、MPT-7B-Chat模型以及VideoMAE字幕模型，以在各个领域生成对应的指导。
多种配音角色选择: 提供多种配音角色，包括edgeTTS以及支持openai的TTS模型，用户可以根据需求选择最合适的配音风格。