DeWave的核心技术思路是，将连续的脑电波信号转化为离散的编码，然后输入预训练的大语言模型进行文本翻译。
🔍 这种方法在文本嵌入领域取得了显著的成果，无需使用大量标记数据
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。
HawkEye被设计成一款工具包，可以更快速地识别和解决AI模型中的问题，包括模型降级、产生幻觉或开始做出不规律的预测。相较于以往在Meta进行的专业知识和大量手动分析的调试机器学习过程，HawkEye采用了一种主动的方式，通过引入防护栏和自动诊断，将从检测问题到实施修复的时间大大缩短。
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