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。
这个时间窗口至关重要:就在这短短的几秒钟到几分钟，人们可以关闭电力和天然气管道，将消防车移到街道上，转移到安全的地方。
据路透社报道，英特尔利用其硬件以及开源和内部软件的组合，开发了一款通用人工智能系统，能够在BCG的数据中心内运行，以满足BSG的安全要求。该系统在英特尔内部经过大约两年的开发，并最近针对BSG的特定用途进行了微调。
LLaVA是一个端到端训练的多模态大模型，它将视觉编码器和用于通用视觉和语言理解的Vicuna相结合，具备令人印象深刻的聊天能力。而CogAgent是在CogVLM基础上改进的开源视觉语言模型，拥有110亿个视觉参数和70亿个语言参数。
就像我们做荣耀绿洲护眼屏，当做出突破的时候我们发现，其他厂家都会跟进，但是我觉得这种卷是一个好的现象。