🚀 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。
3）端到端微调，解冻大语言模型允许端到端训练。在编码器引导下微调BART模型，实现EEG到文本的生成。需要注意的是，对词级特征输入并不需要第一阶段的预训练，可以直接从第二阶段开始。
他们可以通过使用地震波和绘制地震位置来构建断层的近似地图，但无法直接测量它所承受的应力，也无法量化地面移动的阈值。
研究人员将相关病例的文本粘贴到ChatGPT的提示中，然后由两名合格的医学研究员对AI生成的答案进行评分。ChatGPT在100个病例中仅有17个正确的诊断，72个错误的诊断，以及11个未完全捕捉到诊断的情况。其中，57%的错误诊断集中在同一器官系统。
Paint3D 的技术实现主要分为两个阶段:粗糙纹理生成和纹理细化。在粗糙阶段，通过预训练的2D图像生成模型获取输入的引导信息，然后将这些信息反投影到3D模型的表面上，生成初始纹理贴图。