其实这项技术与去年10月19日，Meta发布的通过MEG（另外一种大脑活动检测工具）重构人类大脑成像过程有点类似。都是通过EEG、MEG等工具捕获大脑微弱活动电流，检测这些磁场变化，然后获得脑部活动数据。
DeWave的核心技术思路是，将连续的脑电波信号转化为离散的编码，然后输入预训练的大语言模型进行文本翻译。
2）编码器和码本训练，固定好波形编码器后，训练Transformer编码器与离散码本，获得稳定可分离的脑电波表示。
然而，解决大模型的幻觉问题并不容易。一般情况下，当检索不到相关信息或知识库中没有相关信息时，大模型会产生幻觉来填补空白。为了解决这个问题，WikiChat通过汇总和过滤检索到的信息，而不是直接生成响应。同时，研究人员还教导了LLM理解时间背景，以及在必要时让系统说「我不知道」。
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