但随着行业愈发内卷，品牌迟早要变成“六边形战士”，行业人才基础的完善则为品牌的进化提供了土壤。
1. 维基百科+大模型打败幻觉，斯坦福WikiChat在事实准确性和其他指标上表现优秀。
🔍 这种方法在文本嵌入领域取得了显著的成果，无需使用大量标记数据
除了可以从文字生成音乐外，它还支持图像、视频和音频生成音乐，并且还可以编辑已有的音乐。该项目利用了MERT等编码器进行音乐理解，ViT进行图像理解，ViViT进行视频理解，并使用MusicGen/AudioLDM2模型作为音乐生成模型（音乐解码器）。用户可以轻松移除或替换特定乐器，调整音乐的节奏和速度。这使得用户能够创造出符合其独特创意的音乐作品。
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。