每个AI工程师仍然需要强大的软件工程基础。将LLM应用程序交付给prod，就等同于软件工程。
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。
2、LLaVA、CogAgent和BakLLaVA是三种具有极大潜力的开源视觉语言模型。
14. 使用 Chat GPT 创建交互式调查和反馈表单:设计适合用户响应的有吸引力的调查和表单，最大限度地提高完成率和见解。
36. 使用 Chat GPT 起草合同:通过输入具体细节和要求自动创建合同草案，节省法律时间和精力。