Gate News Nachrichten, am 10. März hat das BrainWhisperer-Projekt von Tether in den neuesten Tests eine Genauigkeit von 98,3 % bei der Umwandlung von Gehirnsignalen in Text erreicht. Beim Brain-to-Text '25 Kaggle-Wettbewerb belegte es mit einer Wortfehlerrate (WER) von 1,78 % den vierten Platz unter 466 Teams. Das System basiert auf der Architektur des OpenAI Whisper-Modells, kombiniert mit LoRA-Feinabstimmungstechnologie, und dekodiert die elektrischen Signale der Großhirnrinde durch eine Multi-Modell-Integrationspipeline in Text. Zudem treibt Tether die Entwicklung eines Signal-Decodierungsrahmens für mehrere Individuen sowie nicht-invasiver Brain-Computer-Interface (BCI)-Geräte voran und hat auf der QVAC-Plattform das Brain OS Open-Source-Betriebssystem veröffentlicht.
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Im Gegensatz zu herkömmlicher, versiegelter Mining-Hardware mit festem Einheitenaufbau trennt Tethers Design Rechenleistung, Stromversorgung und Gehäuse, sodass jedes Teil unabhängig optimiert werden kann. Zusammen mit Immersionskühlung soll dieser modulare Ansatz den Energieaufwand reduzieren, die Effizienz verbessern und die Systemverfügbarkeit erhöhen. CEO Paolo Ardoino erklärte in der Ankündigung, Tether „überdenkt“ das konventionelle versiegelte Box-Modell mit modularer Rechenleistung, die unabhängig angepasst, aufgerüstet und gekühlt werden kann. Canaan hob die steigende Nachfrage nach modularer, leistungsstarker Hardware hervor, die sich in kundenspezifische Systeme integrieren lässt, während ACME die Abkehr von „Plug-and-Play, auf den Einzelhandel ausgerichteten Produkten“ hin zu einem Industriedesign in den Vordergrund stellte.
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