脑机接口可以实现视力恢复吗

马斯克脑机接口的最新发展包括以下方面： 脑虎科技创始人彭雷指出脑机接口是人类脑计划的核心底层工具，能长期稳定读取大规模神经元活动信号。脑机接口是交叉领域，存在侵入式解决方案，如马斯克采用的柔性脑机结构，其柔性丝比头发细很多，通道无上限，可通过脑机信号控制物体。 2024 年 8 月 4 日，《马斯克最新 6 万字访谈！8.5 小时详解脑机接口、机器人、外星人，以及 AI 与人类的未来（一）》发布，这是马斯克第 5 次参加 Lex Fridman 播客，也是有史以来时间最长、最完整、信息量最大的一次，全球首位 Neuralink 脑机接口植入者 Noland 也参与了对话。 2024 年 1 月 30 日，马斯克宣布首例人类大脑芯片植入手术成功。

以下是为您整理的关于脑机接口的分享内容： 脑机接口的应用实例： 1. 斯坦福大学开发的 NOIR 脑机接口系统，能够通过脑电波操作机器人执行任务，并在 20 项家务活动中成功应用。这一项目意义重大，未来有望帮助残疾人提升生活质量。 脑机接口的工作原理： 1. 分为输入端和输出端。输入端是填充和消费不同模态的内容，如音频、文本、视频，AI 能加速消化过程，提高学习主动性，且双向可提问。 2. 输出端是利用知识解决手头工作或完成目标，极端情况下自己借助知识干活，或者让 AI 助理基于收藏或保存的知识点完成任务，如写文章、输出代码。 关于脑机接口适合的应用场景，目前如对长视频进行快速获取信息的总结等。

以下是关于如何用大模型和数据接口对话的相关内容： 大模型入门指南 动手实验 由于作者使用的是 macOS 系统，因此采用 GGML 量化后的模型。官方开源出来的模型大都以 Python 为主，效率一般。作者通常会采用社区内的其他实现，比较有名的项目有： ggerganov/llama.cpp:Port of Facebook's LLaMA model in C/C++ ggerganov/whisper.cpp:Port of OpenAI's Whisper model in C/C++ LLama 首先是编译，为了利用 Metal 的 GPU，可以用如下命令编译。之后需要去 Llama27BChatGGML中下载模型，3G 到 7G 不等，读者可以按需尝试。此外，llama.cpp 还提供了 WebUI 供用户使用，首先启动 server，它默认监听 8080 端口，打开浏览器就可以对话。 Whisper 和 llama 类似，采用 make 命令编译，之后去 ggerganov/whisper.cpp下载量化好的模型，然后转换音频即可，目前只接受 wav 格式，可以用 ffmpeg 转化。输出的 srt 文件如下所示： |Size|Parameters|Englishonly model|Multilingual model|Required VRAM|Relative speed| ||||||| |tiny|39 M|tiny.en|tiny|~1 GB|~32x| |base|74 M|base.en|base|~1 GB|~16x| |small|244 M|small.en|small|~2 GB|~6x| |medium|769 M|medium.en|medium|~5 GB|~2x| |large|1550 M|N/A|large|~10 GB|1x| 一般来说，英文的音频 small 模型就足够了，但是如果是中文，最好用最大的模型。 数据库 通过在工作流中添加数据库节点对数据表进行操作。在工作流中可通过 NL2SQL 方式和代码方式进行调用，支持完整读写模式。 参考以下操作，在工作流中添加并配置工作流节点。在工作流中配置数据库节点前，确保已经搭建了一个 Bot，并在这个 Bot 中创建好了数据表。 1. 单击页面顶部的工作流页签，然后单击创建工作流。 2. 输入工作流名称和工作流的使用描述，然后单击确认。工作流名称和描述可以帮助大语言模型理解什么场景下需要调用该工作流。 1. 在基础节点页签下，将数据库节点拖入到工作流配置画布区域。 2. 根据以下信息配置数据库节点。 2.1. 输入：添加 SQL 执行中需要的参数，可以是一个变量，也可以是一个固定值。 2.2. SQL:输入要执行的 SQL 语句，可以直接使用输入参数中的变量。 可单击自动生成使用大模型生成 SQL。在弹出的页面中，选择这个数据库工作流生效的 Bot 和数据表，然后使用自然语言描述要执行的操作，单击自动生成生成 SQL 语句，最后单击使用。 不支持 Select语法。不支持多表 Join 操作。最多返回 100 行数据。 手把手教你本地部署大模型以及搭建个人知识库 通过 Open WebUI 使用大模型 使用 Open WebUI 1. 首先访问如下网址。当打开这个页面的时候，会让你登陆，这个时候随便使用一个邮箱注册一个账号即可。 1. 和本地大模型进行对话。登陆成功之后，如果已经使用过 ChatGPT 等类似的大模型对话网站，对这个页面应该不陌生。Open WebUI 一般有两种使用方式：第一种是聊天对话；第二种是 RAG 能力，也就是可以让模型根据文档内容来回答问题。这种能力就是构建知识库的基础之一。如果要求不高的话，已经搭建了一个本地大模型了，并且通过 Web UI 实现了和大模型进行对话的功能。 相信通过这么一通折腾，就理解了 ChatGPT 的信息流。至于为什么 ChatGPT 的访问速度比我们自己的要快，而且回答效果要好，有两个原因：快是因为 GPT 大模型部署的服务器配置高；好是因为 GPT 大模型的训练参数多，数据更优以及训练算法更好。如果想要更加灵活的掌握知识库，请接着往下看。

以下是关于 OpenAI 接口调用和提示词编写的相关知识： OpenAI 接口调用： OpenAI API 可应用于众多涉及生成自然语言、代码或图像的任务。提供了不同能力级别的模型，适用于不同任务，还能微调自定义模型。这些模型可用于内容生成、语义搜索、分类等众多领域。 提示词编写： 1. 设计提示词本质上是对模型进行“编程”，通常通过提供指令或示例完成，与多数专为单个任务设计的 NLP 服务不同，补全和聊天补全几乎可用于任何任务，如内容或代码生成、摘要、扩展、对话、创意写作、风格转换等。 2. 遵循最简化原则： 不需要包含作者信息，如“author”“version”等不相关信息。 避免分类错误，将输出错误分类到目标中，如“提供改进建议，以及改进原因”和“对用户的 Prompt 进行评分 1~10 分，10 分为满分”应明确区分。 注意拼写正确，如“Constraints”的正确拼写。 常见的限制条件包括内容长度限制、内容类型限制、逻辑和一致性限制、风格和语调限制。 避免无意义或重复的描述，如“理解中文语义”“评估和打分文本质量”“提供文本改进建议”等。 注意 Markdown 格式的正确使用，如“ Profile: Goals:”的结构错误，应将 Goals 放到“ Role”层级下面。 在给定的 API 请求中处理的 Token 数量取决于输入和输出长度。对于英文文本，1 个 Token 大约相当于 4 个字符或 0.75 个单词。您的文本提示词和生成的补合起来不能超过模型的最大上下文长度（对于大多数模型，这是 2048 个 Token，或大约 1500 个单词）。可以查看 OpenAI 的分词器工具来了解有关文本如何转换为 Token 的更多信息。

基于飞书的知识库 RAG 搭建，可用于全文搜索的接口方式主要有以下几种： 1. 语义检索：语义匹配关注查询和文档内容的意义，而非仅仅表面的词汇匹配。通过向量的相似性来判断语义的相似性。 2. 全文检索：这是基于关键词的检索方式。例如，对于句子“猫的饮食习惯包括吃鱼和鸡肉”，输入“猫”“饮食”“猫的饮食习惯”“吃鱼”等关键词可搜索到该句子，但输入“猫喜欢吃什么呀”则无法搜索到。 3. 混合检索：结合了语义匹配和全文检索的优点，通常系统先进行全文检索获取初步结果，然后再对这些结果进行语义匹配和排序。 此外，在本地部署资讯问答机器人实现 RAG 时，会涉及加载所需的库和模块，如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 python 程序中跑大模型。还会为文档内容生成向量，如使用文本向量模型 bgem3 等。 在开发 LangChain 应用开发指南中，实现 LangChain 和 RAG 的结合时，需要加载数据、分割文档、转换嵌入并存储到向量存储器、创建检索器以及聊天模型等步骤。

OpenAI 通过两种方式提供服务： 1. 通过 ChatGPT，提供开箱即用的服务，直接对话即可，简单直观。 2. 通过 OpenAI API，提供更加灵活的服务，通过代码调用，来完成更多自动化任务，比如全自动将本地的 1 万本小说从中文翻译成英文。 如果您想获取 OpenAI API 接口，可以按照以下步骤进行： 1. 搭建 ，这东西是为了汇聚整合多种大模型接口，方便您后面更换使用各种大模型。下面会告诉您怎么去白嫖大模型接口。 2. 搭建 ，这东西就是个知识库问答系统，您把知识文件放进去，再把上面的大模型接进来，作为分析知识库的大脑，最后回答您的问题。如果您不想接到微信去，自己用用，其实到这里搭建完就 OK 了，它也有问答界面。 3. 搭建 ，里面的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画的能力。 完成上面 3 步就算 OK 了。