立法将支持内容创建者，而非模型开发者。
6. Transformer架构的替代方案将得到真正的采用。
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。
3. 研究者认为，通过特定医学数据的培训和调整，有望提高LLM（大型语言模型）类聊天机器人的诊断准确性。
我们大概就领先几个月，然后这个平台就公开，但是我们会开发更好的。
立法将支持内容创建者，而非模型开发者。
6. Transformer架构的替代方案将得到真正的采用。
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。
3. 研究者认为，通过特定医学数据的培训和调整，有望提高LLM（大型语言模型）类聊天机器人的诊断准确性。
我们大概就领先几个月，然后这个平台就公开，但是我们会开发更好的。