TechFlow rapporte, le 10 mars, qu’après les derniers tests du projet BrainWhisperer de Tether, le taux de précision de la conversion des signaux cérébraux en texte a atteint 98,3 %. Lors du concours Kaggle « Brain-to-Text ’25 », ce système s’est classé quatrième parmi 466 équipes participantes, avec un taux d’erreur sur les mots (WER) de 1,78 %. Ce système repose sur le modèle OpenAI Whisper et utilise la technique de réglage fin LoRA ; il décode les signaux électriques corticaux en texte via un pipeline d’intégration multi-modèle. Parallèlement, Tether développe un cadre de décodage des signaux transindividuels ainsi qu’un dispositif BCI non invasif, et a publié Brain OS, un système d’exploitation cérébral open source basé sur la plateforme QVAC.
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