该模型的准确率高达 93% ，中位数为 75% ，解码速度高达每分钟 18 次。

“我们希望达到 1000 个单词，最终达到所有单词。这只是一个起点。

这项研究建立在 以前的工作 由 Chang 和他的同事开发了一种解码和转换大脑信号的深度学习方法。与目前的研究不同，先前研究的参与者能够说话。

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• GTC session: New Frontiers in Brain Research: Real-Time Imaging, BCIs, and AI-Driven Neuroscience Exploration
• GTC session: Voice-to-Voice LLM for End-to-End Voice Generation
• GTC session: Advancing Robot Navigation With Real-Time Voice-Guided Commands and Natural Language
• SDK: NVIDIA PyTorch
• SDK: Llama3 70B Instruct NIM
• SDK: Llama3 8B Instruct NIM