DeWave的核心技术思路是，将连续的脑电波信号转化为离散的编码，然后输入预训练的大语言模型进行文本翻译。
这意味着DeWave方法的性能受限于预训练语言模型的质量和能力。如果预训练语言模型不够准确或不具备广泛的语言理解能力，可能会影响到DeWave方法的翻译性能。
曾经，专家们一度非常有信心。
Beroza、Mousavi和英国地质调查局的研究员Margarita Segou通过机器学习识别地震数据，发现了可能比人类所知多10倍的地震，从而创建了更大的地震数据库。
另外，与小爱同学、OPPO 等合作伙伴的 “召唤小冰” 技能服务也将切换至小冰大模型。