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。
虽然现在相关研究还处于早期阶段，但机器学习方法可以揭示隐藏的结构和因果关系，让数据看起来不再是杂乱无章的一堆数字。
1. 🚀 **挑战与解决方案**:面对现有研究在理想条件下渲染3D人物的局限性，Wild2Avatar专注于解决真实场景中摄像头视野被遮挡导致部分遮挡的问题。
3. 🌟 **实验验证**:通过在野外视频上的实验证明，Wild2Avatar方法在解决真实世界场景下的挑战方面取得显著成效。
此外，行动还将进一步提升移动网络下行均值接入速率至220Mbps以上，上行均值接入速率不低于45Mbps。这将进一步优化网络卡顿、时延等主要业务指标，确保移动网络达到95%以上的达标速率占比。