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。
2）编码器和码本训练，固定好波形编码器后，训练Transformer编码器与离散码本，获得稳定可分离的脑电波表示。
HandRefiner的工作原理包括手部识别与重建以及条件修补两个过程。首先，它识别出生成图像中形状不正常的手部，并使用手部网格重建模型重建出一个正确的手部形状和手势。即使在畸形的手部图像中，HandRefiner也能够生成合理的重建结果，这得益于模型基于正常手部的训练数据。
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