5. 开源LLM与GPT-4的差距缩小。我相信在2024年，我们终将看到一个能与GPT-4相媲美的开源模型。
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。
悉尼科技大学首席研究员兼DeWave作者， Chin-Teng Lin表示，DeWave是第一个将离散编码集成在大脑到文本翻译领域的产品，引入了一种创新的神经解码方法。同时与大语言模型的集成，也开辟了神经科学和AI相结合的全新探索。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2401.01792.pdf
36. 使用 Chat GPT 起草合同:通过输入具体细节和要求自动创建合同草案，节省法律时间和精力。