8. 合成数据激增。合成数据在AI领域正变得至关重要，尤其是在医疗保健和金融等敏感领域（作为隐私和偏见的解决方案）。如果我们能解决合成数据问题，它将有利于开源，因为在开源领域，购买海量数据集并不是一种选择。
除了模仿学习，斯坦福团队还开发了低成本的全身遥操作系统Mobile ALOHA，用于收集双臂移动操作数据。该系统将机器人安装在轮式底座上，实现了全身远程操控。研究人员可以通过遥控器控制机器人的移动和操作，从而完成各种复杂的任务。这个全身远程操控系统的设计简单直接，使用方便灵活，为机器人的操作提供了便利。
🔍 使用专有的大型语言模型生成合成数据，取得了优异的性能并创造了新的记录
我认为升级到GPT-4可能会有所帮助，虽然它确实提供了略微改进的结果，但仍然无法创建一个完全功能的应用程序。因此，虽然GPT-engineer显示出一些希望，但可以说它还不能完全处理严肃的编码任务。
27. ChatGPT 用于教育材料创建:设计符合各种学习风格和难度级别的课程、测验和教育内容。