Selon TechCrunch, lors du dernier test du projet BrainWhisperer de Tether, la précision de la conversion des signaux cérébraux en texte a atteint 98,3 %, se classant quatrième parmi les 466 équipes participantes au concours Kaggle Brain-to-Text '25 avec un WER de 1,78 %. Ce système, construit sur le modèle OpenAI Whisper et combinant la technique de micro-adaptation LoRA, décode les signaux électriques du cortex cérébral en texte via un pipeline d'intégration de plusieurs modèles. Tether avance également parallèlement le développement d'un cadre de décodage inter-individuel et de dispositifs BCI non invasifs, et a déjà publié Brain OS, un système d'exploitation cérébral open source basé sur la plateforme QVAC.
Tether's BrainWhisperer atteint une précision de 98,3 % dans le décodage des signaux cérébraux
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Résumé
L'annonce du projet BrainWhisperer de Tether a révélé un taux de précision de 98,3 % pour la décodage des signaux cérébraux en texte lors de son dernier test. Le système a obtenu la quatrième place dans la compétition Kaggle Brain-to-Text '25 avec un WER de 1,78 %. Basé sur le modèle OpenAI Whisper et utilisant un fine-tuning LoRA, il traite les signaux corticaux via un pipeline multi-modèles. Tether développe également le décodage inter-individuel et des dispositifs CBI non invasifs. L'entreprise a récemment publié Brain OS, un système d'exploitation cérébral open source basé sur la plateforme QVAC. Les nouvelles concernant les taux d'intérêt restent un point clé pour les investisseurs suivant les développements plus larges de Tether.
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