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。
曾经，专家们一度非常有信心。
3. 💬 Midjourney首席执行官David Holz确认使用4000多位艺术家的名字进行生成式AI训练。
在实验中，VCoder与开源的多模态LLMs（如MiniGPT-4、InstructBLIP、LLaVA-1.5和CogVLM）进行了比较，并在COST验证集上进行了测试。实验结果表明，VCoder在对象识别任务中表现最佳，特别是在对象计数和识别方面优于基线模型。在处理复杂场景中的对象计数和识别任务时，VCoder展现出更高的准确性，尤其是在场景中有许多实体时。
站长之家（ChinaZ.com）1月4日 消息:Meta在解决其产品和广告系统中涉及的人工智能调试挑战方面取得了新突破，推出了一款名为HawkEye的生成式AI调试工具。随着人工智能成为Meta产品的核心，调试问题需要跨团队进行大量协调，而HawkEye的目标是通过引入分支决策系统简化这一流程，迅速识别和解决异常问题。