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。
在渲染移动人物的视觉外观时，面对摄像头视野被遮挡的问题是一项巨大的挑战。大多数现有研究在理想条件下渲染3D人物，要求场景清晰且无障碍。然而，在真实世界场景中，可能会有障碍物阻挡摄像头视野，导致人物出现部分遮挡，这使得这些传统方法无法应用。
加利福尼亚大学洛杉矶分校和Snap Inc.的研究团队开发了一种名为“Dual-Pivot Tuning”的个性化图像恢复方法。双轴调整是一种用于在盲目图像恢复背景下定制文本到图像的先验的方法。该过程涉及使用个体的一组有限数量的高质量图像来增强其其他降质图像的恢复。其主要目标是确保恢复的图像对个体的身份和降质输入图像具有高保真度，同时保持自然外观。
3. 通过优化和改进，WikiChat在各个方面的性能都显著领先，尤其在事实准确性方面达到了97.3%。
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