从脑电波到文字：Brain2Qwerty 提供无需手术的沟通新路径
Meta 介绍 Brain2Qwerty v2：一种无需植入电极、直接从非侵入式脑磁图（MEG）信号解码句子的端到端流程。
具体内容
Meta 介绍 Brain2Qwerty v2：一种无需植入电极、直接从非侵入式脑磁图（MEG）信号解码句子的端到端流程。作者称，九名志愿者在佩戴 MEG 设备时打字，共约 2.2 万句训练数据；系统用深度学习直接处理原始脑信号，并微调大语言模型利用语义上下文。结果显示平均词准确率 61%，最佳参与者 78%，且准确率随数据量呈对数线性提升。团队同时开源 v1、v2 训练代码，合作方 BCBL 发布 v1 数据集，目标是帮助因脑损伤而沟通困难的人群。
- 作者称 v2 平均词准确率 61%，最佳参与者 78%，高于其他非侵入方法的 8%。
- 训练数据约 2.2 万句，来自九名志愿者各佩戴 MEG 设备打字约 10 小时。
- 开源 v1、v2 训练代码，合作方 BCBL 发布 v1 数据集。
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