Menurut sebuah laporan oleh Pinplay pada 24 Oktober, halaman Arxiv menunjukkan bahwa tim peneliti yang terdiri dari para peneliti dari Universitas Teknologi dan Desain Singapura, Microsoft Research dan Universitas Tsinghua hari ini merilis metode yang disebut Tuna, yang memungkinkan model untuk menggunakan umpan balik dari model bahasa besar untuk membuat penyesuaian instruksi. Tim peneliti menggunakan metode peringkat probabilistik dan peringkat konteks baru untuk menyempurnakan LLM yang disesuaikan dengan instruksi untuk meningkatkan kemungkinan menghasilkan tanggapan yang lebih baik. Peringkat probabilistik memungkinkan model yang disesuaikan dengan instruksi untuk mewarisi peringkat relatif respons berkualitas tinggi dan berkualitas rendah dari model besar orde tinggi. Di sisi lain, menggunakan pembelajaran peringkat kontekstual memungkinkan model untuk memperbaiki distribusi responsnya sendiri menggunakan kemampuan pemahaman kontekstual dari model yang lebih kuat. Menurut tim peneliti, Tuna unggul dalam Super Natural Instructions (119 tugas tes), LMentry (25 tugas tes), Vicuna QA, dan banyak lagi.

Menurut sebuah laporan oleh IT House pada 21 Juli, Netease baru-baru ini bergabung dengan Yayasan Kesejahteraan Penyandang Disabilitas Zhejiang untuk meluncurkan proyek pemulihan kesejahteraan masyarakat yang sehat yang disebut "The First Sentence of Life". Orang dengan gangguan pendengaran hanya perlu mengunggah klip ucapan berdurasi 5 menit untuk membuat model audio terkait, sehingga mereka dapat "berbicara" lagi menggunakan suaranya sendiri. Netease mengatakan bahwa produk kloning suara tradisional perlu memasukkan data ucapan lengkap, yang tidak cocok untuk orang dengan gangguan pendengaran yang tidak dapat mengucapkan semantik secara normal. Oleh karena itu, tim Litbang NetEase AI Lab menggunakan teknologi iSpeech, dikombinasikan dengan model pra-pelatihan dan model algoritme fine-tuning cepat dari sejumlah kecil data suara murni, untuk mengembangkan "teknologi pemulihan timbre". NetEase mengklaim bahwa dalam survei relevan sebelumnya, lebih dari 67% responden mengatakan mereka "bersedia menggunakan teknologi restorasi timbre", dan lebih dari separuh responden mengatakan mereka "bersedia merekomendasikan teknologi restorasi timbre kepada orang-orang yang membutuhkan di sekitar mereka."