DeWave的核心技术思路是，将连续的脑电波信号转化为离散的编码，然后输入预训练的大语言模型进行文本翻译。
这个时间窗口至关重要:就在这短短的几秒钟到几分钟，人们可以关闭电力和天然气管道，将消防车移到街道上，转移到安全的地方。
而令科学家感到惊喜的是，他们发现先前很多认为是噪声的信号，却被机器学习认为是可以做出预测的主要信号。
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。
识别编码错误并提出修复建议，减少调试时间并提高代码质量。