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2024年美国总统选举受到AI生成内容的影响,可能加剧混乱和不信任。
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。
这意味着DeWave方法的性能受限于预训练语言模型的质量和能力。如果预训练语言模型不够准确或不具备广泛的语言理解能力,可能会影响到DeWave方法的翻译性能。
当然,这种复发间隔可能差异会很大,样本量仅限于人类历史范围内、地质记录中所记载的范围,而这些,仅仅是地球历史上发生过的地震的极小一部分。