📈 金融应用: 在金融领域，模型通过多个金融考试，得分平均达到75.9分，涵盖A股、基金、ETF等15个业务矩阵，为用户提供全面精准、稳定可控的投资决策支持。
依赖于预训练大语言模型:DeWave在实现脑电波到文本的转换过程中使用了预训练大语言模型，如BART。
MEG设备使用一种非常灵敏的传感器，称为超导量子干涉设备（SQUIDs），来检测这些微小的磁场。
此外，有道还推出了虚拟人口语私教 Hi Echo2.0和有道速读，用于帮助学生提升英语口语能力和快速理解文档内容。
LLaVA在视觉聊天和推理问答方面表现出接近GPT-4水平的能力。在视觉聊天方面，LLaVA的表现相对于GPT-4的评分达到了85%，在推理问答方面更是达到了92.53%的超过GPT-4的新SoTA。LLaVA在回答问题时，能够全面而有逻辑地生成回答，并且可以以JSON格式输出。