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。
但这些预警系统有局限性，存在误报和漏报的情况。
3. 研究者认为，通过特定医学数据的培训和调整，有望提高LLM（大型语言模型）类聊天机器人的诊断准确性。
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。
3）观察人工智能消除和修复所选区域。