ChatGPT之于AI助手，不会像谷歌之于搜索一样。
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。
具体来说，方法使用了场景的自分解技术，通过倒置球面参数化的扩展，引入了感知遮挡的场景参数化。在这个参数化中，除了第一个由倒置球面参数化定义的球体外，引入了第二个内部球体，并将从摄像机到内部球体边缘的区域定义为遮挡区域。通过分开渲染这个区域，可以将遮挡与场景的其余部分解耦。为了确保对人的高保真和完整呈现，方法通过像素级光度损失、场景分解损失、遮挡解耦损失和几何完整性损失的组合来聚合三个渲染。
1️⃣ GitHub Copilot 🚁
27. ChatGPT 用于教育材料创建:设计符合各种学习风格和难度级别的课程、测验和教育内容。