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研究人员将相关病例的文本粘贴到ChatGPT的提示中，然后由两名合格的医学研究员对AI生成的答案进行评分。ChatGPT在100个病例中仅有17个正确的诊断，72个错误的诊断，以及11个未完全捕捉到诊断的情况。其中，57%的错误诊断集中在同一器官系统。
HandRefiner的工作原理包括手部识别与重建以及条件修补两个过程。首先，它识别出生成图像中形状不正常的手部，并使用手部网格重建模型重建出一个正确的手部形状和手势。即使在畸形的手部图像中，HandRefiner也能够生成合理的重建结果，这得益于模型基于正常手部的训练数据。
Meta的研究人员解释说:“HawkEye实施了一个决策树，简化了这个流程，同时构建了连续的仪器化和分析层的必要组件以构建这棵树。 HawkEye使用户能够高效地浏览决策树并快速确定复杂问题的根本原因。因此，HawkEye大大减少了调试复杂生产问题的时间，简化了操作工作流程，并使非专业人员能够以最小的协调和协助解决复杂问题。”