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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。
整个炒虾机器人的设计过程中，斯坦福团队综合考虑了移动、稳定性和全身远程操控等因素。他们选择了移动速度接近人类行走速度的Tracer移动底座，并在其上安装了ALOHA机械臂，实现了全身远程操控系统。此外，研究人员还注重机器人的稳定性，使其能够在操作重型物品时保持稳定。整个机器人的设计成本仅为22万元，相比其他类似机器人的价格要低廉许多。
CogAgent作为在CogVLM基础上改进的开源视觉语言模型，拥有更多的功能和性能优势。它支持更高分辨率的视觉输入和对话答题，能够处理超高分辨率图像输入。