更多跨行业的知名创作者站出来反对未经创作者同意而训练的AI生成模型。
对平行数据的依赖性:DeWave方法在训练过程中需要使用平行的脑电波和文本对数据，以进行监督学习。
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。
研究发现，ChatGPT在辨识疾病之间的已知关系方面表现不佳，例如在一个病例中未能将自闭症与坏血病（维生素C缺乏）联系起来。研究者建议通过专门选择性的培训，使ChatGPT能够更好地利用准确和可信的医学文献，而非依赖互联网上可能包含不准确信息和误导的内容。他们还提出，通过提供更实时的医学数据，模型可以进行“调谐”以提高其准确性。
培养创造力和成长: