🚀 创新设计: DocLLM采用分离的空间注意机制，专注于边界框信息，解决文本和空间模态交汇处的复杂语义问题。
单一大型语言模型的局限性变得更加明显，导致转向更小、更专业化的模型。
对标记的依赖性:尽管DeWave方法在文中声称可以在没有标记（如眼动追踪）的情况下实现脑电波到文本的翻译，但它仍然依赖于基于标记的对齐过程。
在地震预测上能做到的最好的事，就是了解特定地区地震发生的频率。
贾跃亭对FF的未来充满信心。
🚀 创新设计: DocLLM采用分离的空间注意机制，专注于边界框信息，解决文本和空间模态交汇处的复杂语义问题。
单一大型语言模型的局限性变得更加明显，导致转向更小、更专业化的模型。
对标记的依赖性:尽管DeWave方法在文中声称可以在没有标记（如眼动追踪）的情况下实现脑电波到文本的翻译，但它仍然依赖于基于标记的对齐过程。
在地震预测上能做到的最好的事，就是了解特定地区地震发生的频率。
贾跃亭对FF的未来充满信心。