Tether开源BrainWhisperer神经网络引擎，作为以隐私为先的辅助沟通的实验基础
简单来说
Tether 发布了 BrainWhisperer，这是一个开源的脑波到文本引擎，它通过 QVAC 平台在设备上完全解码神经信号为文本。
金融科技公司 系链 发布了 BrainWhisperer，这是一款开源的脑电波文本引擎，能够完全在本地设备上将神经信号解码成书面语言。首席执行官 Paolo Ardoino 宣布，该系统现已完全集成到…… QVAC该公司开源的设备端 AI 堆栈，并作为概念验证功能向全球开发者开放。
BrainWhisperer 由 Tether Evo 公司的研究部门开发，是 Whisper 语音识别模型的改进版。该系统并非处理音频，而是接收来自大脑语言运动皮层的电活动信号（通过植入式电极阵列采集），并将这些信号直接转换为文本。这种方法无需患者进行任何肢体动作或发出声音，为因肌萎缩侧索硬化症 (ALS) 等神经退行性疾病而丧失说话能力的患者提供了一种潜在的沟通途径。对于这些患者而言，传统的眼动追踪字母板仍然缓慢且耗费精力，通常需要几分钟才能完成一个句子。
该模型的SDK版本体积小巧，功能齐全，仅占用不到2GB的内存，延迟约为50毫秒。在利用来自单个参与者的真实神经记录进行的验证测试中，该模型实现了8.7%的词错误率，低于研究人员视为实际应用价值基准的10%阈值。同一架构的一个更复杂的变体在国际脑-文本挑战赛中，在466支参赛队伍中排名第四，但由于该版本并非端到端，因此未包含在SDK版本中。
隐私、性能和未来发展方向
Tether强调，本地执行是该技术设计的核心。由于解码完全通过QVAC在用户设备上完成，因此不会将任何神经数据传输到外部服务器——对于一个直接从大脑读取意图的系统而言，这一点至关重要。该公司指出，该引擎仅处理用户主动尝试发出的语音，并且未来诸如心理认证之类的安全措施可以进一步加强用户控制。
然而，BrainWhisperer仍处于实验阶段。该模型仅使用四名参与者的数据进行训练，SDK版本也仅针对一名参与者进行了校准。将系统适配到新用户需要进行手术植入和个性化校准，这会带来重大的医疗、安全和监管方面的挑战。Tether公司将此次发布描述为未来辅助产品的基础构建模块，而非面向消费者的解决方案。
展望未来，研究团队指出，这项底层方法最终可能超越语音解码，用于解码想象中的图像、声音，甚至潜在的意图动作。目前，开源版本为开发者提供了一个可在设备上运行的引擎，它不仅展示了精确神经解码的可行性，也证明了在普通硬件上运行此类系统而无需依赖云服务的实用性。
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Alisa，一名热心记者 MPost专注于加密货币、人工智能、投资以及广阔的领域 Web3。她对新兴趋势和技术有着敏锐的洞察力，提供全面的报道，让读者了解和吸引读者了解不断发展的数字金融领域。
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