🌐 大模型从追赶时髦发展为真正实用，成为提效的关键手段。
AIGC加速超级入口的形成@钉钉
DeWave使用了事件标记来将脑电波分割成单词级别的特征，这可能导致在没有标记的情况下无法准确地对脑电波进行分割和翻译。
并且，对于容易发生大地震的地区，间隔可能长达数百年，不确定性如此之大，这种预测方法基本是不靠谱的。
据悉，M2UGen采用了创新的方法，生成了大规模的多模态音乐指导数据集，用于训练模型。这包括MU-LLaMA模型生成的1.2k多小时音乐字幕数据集。模型结合了MU-LLaMA、BLIP图像字幕模型、MPT-7B-Chat模型以及VideoMAE字幕模型，以在各个领域生成对应的指导。