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Informations de Gate News, le 10 mars, le projet BrainWhisperer de Tether a atteint une précision de 98,3 % dans la conversion des signaux cérébraux en texte lors de la dernière phase de test. Lors du concours Kaggle '25 Brain-to-Text, il s’est classé quatrième sur 466 équipes participantes avec un taux d’erreur de mot (WER) de 1,78 %. Le système utilise une architecture basée sur le modèle Whisper d’OpenAI, combinée à la technique de fine-tuning LoRA, et intègre une pipeline multi-modèles pour décoder les signaux électriques du cortex cérébral en texte. Par ailleurs, Tether poursuit simultanément le développement d’un cadre de décodage de signaux interindividuels ainsi que d’appareils d’interface cerveau-machine (BCI) non invasifs, et a publié le système d’exploitation Brain OS en open source sur la plateforme QVAC.
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