9.2024年风投或将回归加密圈。一些过度的AI炒作将转向其他地方。
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。
依赖于预训练大语言模型:DeWave在实现脑电波到文本的转换过程中使用了预训练大语言模型，如BART。
此外，个人版还支持类 Siri 的悬浮语音交互，用户可以通过语音与 AI 工具进行交互。
支持多种翻译引擎: 集成了多种翻译引擎，包括Google、ChatGPT、DeepL、Baidu、DeepLX、Gemini、Tencent等，确保用户能够选择适用于其项目的最佳翻译引擎。