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2. 研究指出ChatGPT难以识别疾病之间的关系，提出需要有选择性地在准确可信的医学文献上进行专门培训。
研究讨论了基于扩散的盲目恢复方法，当应用于降级的面部图像时，可能无法有效保留个体的独特身份。研究人员强调了以前在基于参考的面部图像恢复方面的努力，引用了各种方法，如GFRNet、GWAINet、ASFFNet、Wang等，DMDNet和MyStyle。这些方法利用单个或多个参考图像来实现个性化恢复，确保对降级图像中个体独特特征的更好保真度。与以往方法不同，提出的技术使用基于扩散的个性化生成先验，而其他方法使用前馈架构或基于GAN的先验。
提出的Dual-Pivot Tuning技术通过个性化恢复在恢复图像中实现了高身份保真度和自然外观。定性比较表明，基于扩散的盲目恢复方法可能无法保留个体的身份，而提出的技术在保持高身份保真度的同时，没有可感知的对降质输入的保真度损失。使用PSNR、SSIM和ArcFace相似性等指标的定量评估表明，所提方法在恢复图像方面对个体身份的高保真度非常有效。
值得一提的是，HarmonyOS NEXT系统底座全线自研，彻底摒弃了传统的Linux内核以及AOSP（安卓开放源代码项目）等代码，仅支持鸿蒙内核和鸿蒙系统的应用。