DeWave的训练流程主要分为三个阶段:1)自监督编码器预训练(仅原始EEG脑磁波),这一阶段会先训练一个脑电波自编码模型,输入原始EEG波形,通过重建实现自监督。这样可以提取有用的时域和频域特征。
3)端到端微调,解冻大语言模型允许端到端训练。在编码器引导下微调BART模型,实现EEG到文本的生成。需要注意的是,对词级特征输入并不需要第一阶段的预训练,可以直接从第二阶段开始。
抛开道德上的指责,格力和孟羽童“分手”的核心原因在于双方认知的错位:格力将孟羽童当做自己培养的、只要拿死工资就可以的员工,孟羽童却希望成为拥有个人账号资产的网红。
大多数情况下,它的性能时好时坏。它不了解你的代码库,经常错误地猜测函数名称。有时它会创建带有细微错误的代码,迫使我花额外的时间分析它的输出。
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