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。
有三件事不会变
获得原始大脑数据后，研究人员就可以用大语言模型等对其进行解码，提取重要的视觉、文本信息。所以，获取大脑活动数据是翻译、重构人类想法、思维画面的关键基础。
研究概述了为图像恢复个性化引导扩散模型的方法。Dual-Pivot Tuning技术包括两个步骤:基于文本的微调，将身份特定信息嵌入扩散先验中，以及模型中心的枢轴，将引导图像编码器与个性化先验协调一致。文本到图像扩散模型的个性化运算符被定义为通过枢轴微调模型以创建定制版本。该技术包括上下文文本枢轴，注入身份信息，然后是基于模型的枢轴，利用通用恢复在实现高保真度恢复的图像之前。
起初，BCG是该系统的唯一市场供应商和客户。然而，在过去的几个月里，英特尔努力将该平台扩展到金融服务、航空航天、半导体、电信等行业，这些行业“需要高级别的安全性和专业领域知识”，据一位英特尔发言人称。