这些「慢地震」信号开始让科学家可以重新建立一个地震数据模型。
该方法利用专有的大型语言模型在约100种语言的文本嵌入任务中生成了各种合成数据。与复杂的预训练阶段不同，该方法使用基本的对比损失函数，将开源的仅解码的大型语言模型在生成的合成数据上进行微调。
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然而，在编写markdown时，它的建议往往冗长而且总是积极向上，几乎不可能得到一个消极的句子!此外，它的内联建议有时可能会让人讨厌，因为它并不真正“理解”你的代码。
Meta的目标是通过HawkEye在问题变得明显之前消除它们。这意味着开发人员无需等待问题升级并开始影响用户体验，HawkEye可以发现并清除任何可能的问题，只留下更复杂或系统性的问题供人类开发人员解决。Meta计划不断改进HawkEye的灵活性，以处理新的和不断发展的调试挑战。可扩展性功能和开源社区倡议将促进不断的增强。