RAG仍将是一大焦点（我们还没有解决它）。
对平行数据的依赖性:DeWave方法在训练过程中需要使用平行的脑电波和文本对数据，以进行监督学习。
悉尼科技大学首席研究员兼DeWave作者， Chin-Teng Lin表示，DeWave是第一个将离散编码集成在大脑到文本翻译领域的产品，引入了一种创新的神经解码方法。同时与大语言模型的集成，也开辟了神经科学和AI相结合的全新探索。
据悉，M2UGen采用了创新的方法，生成了大规模的多模态音乐指导数据集，用于训练模型。这包括MU-LLaMA模型生成的1.2k多小时音乐字幕数据集。模型结合了MU-LLaMA、BLIP图像字幕模型、MPT-7B-Chat模型以及VideoMAE字幕模型，以在各个领域生成对应的指导。
Inpaint_wechat的开发过程中借鉴了inpaint_web项目，成功实现了该功能从web平台到微信小程序的迁移。这意味着用户可以在微信平台上方便地使用这一实用功能。