🖼️ 多模态人工智能的兴起，使历史模拟更加生动，通过图像与文本交互生成历史场景。
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。
MEG的工作原理是基于生物电活动产生磁场的物理原理。当大脑中的神经元活动时，它们会产生微小的电流，这些电流会产生相应的磁场。
专利的大型语言模型如 GPT-4被用来生成包括多语言指令在内的各种合成数据。通过利用 Mistral 模型强大的语言理解能力，该方法在几乎所有工作类别上在激烈竞争的 MTEB 基准测试中取得了出色的性能。
2、LLaVA、CogAgent和BakLLaVA是三种具有极大潜力的开源视觉语言模型。