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。
鸿星尔克，“逐渐做小”的品牌直播
此外，小冰在日本的分支公司在海外获得多个榜首，并将公布 2024 年海外计划。小冰团队表示他们始终致力于创造能与人建立长期情感纽带的人工智能伙伴。
Meta相信HawkEye代表了运营人工智能的重大进展。随着机器学习在其应用程序和平台中变得越来越重要，HawkEye提供了在规模上所需的防护栏和诊断工具。这种调试效率将使Meta加速开发和部署基于人工智能的功能。通过HawkEye，公司旨在随着其广泛的生产生态系统中人工智能复杂性的增加，提高可靠性。Meta声称开源HawkEye将推动整个行业在强大而负责任的人工智能运营方面取得进展。
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。