研究人员表示，DeWave模型在将脑电波转化为文本的任务中取得了一定的成果，但也存在一些局限性。
「地震预测」，不再是无稽之谈
站长之家（ChinaZ.com）1月4日 消息:图像修复一直是一个备受研究者关注的复杂挑战，其主要目标是在维持降质输入的感知质量的同时，创建视觉上吸引人且自然的图像。在没有有关主题或降质的信息的情况下（盲目恢复），了解自然图像范围至关重要。为了恢复面部图像，必须在确保输出保留个体独特面部特征之前包含身份信息。以往的研究已经探讨了使用基于参考的面部图像恢复的方法来解决这一要求。然而，将个性化整合到基于扩散的盲目恢复系统仍然是一个持久性的挑战。
尽管HandRefiner主要针对手部图像，但其基本原理和技术也可以适用于其他需要精细修正的图像生成任务，比如修正脚或耳朵等部分。
我认为升级到GPT-4可能会有所帮助，虽然它确实提供了略微改进的结果，但仍然无法创建一个完全功能的应用程序。因此，虽然GPT-engineer显示出一些希望，但可以说它还不能完全处理严肃的编码任务。