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开源LLM和服务的激增——其中一些是为了不设置安全护栏来防止恶意使用而建立的——意味着这个领域仍然是一个未知数。
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。
而令科学家感到惊喜的是，他们发现先前很多认为是噪声的信号，却被机器学习认为是可以做出预测的主要信号。
然后，Johnson开始将这些发现应用于卡斯卡迪亚的地震数据。在地震数据中他们识别出了来自俯冲带的连续的信号。