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马斯克脑机接口最新发展

回答

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。
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参考资料

极客公园创新大会 IF2024-Wiings的笔记

从生产力工具的进化、到智能手机、智能汽车,再到更前沿的AR空间计算、机器人、脑机接口的新进展,人[heading2]脑机接口+Al,让大脑直连未来[content]与谈人彭雷:脑虎科技创始人& CEO行业大脑最重要最脆弱最复杂功耗低科学属性:脑计划人类脑计划脑机接口是其核心底层工具:长期稳定读取大规模神经元活动信号脑机接口交叉领域侵入式解决方案:最大限度利用VS最低限度损伤大脑历史技术路线通道:采集放电量,96通道血管支架上采集点击,16通道柔性脑机结构:柔性丝(比头发细很多),通道无上限【马斯克】通过脑机信号控制物体柔性电机系统推广的核心要素脑虎:通过柔性脑机接口技术来保护和探索大脑的生命科技公司实验与研究人脑和AI智力的共生共存先治病救人再看看强化的可能性尝试形成全球开放框架:类似HuggingFace开放生态AI+HI的结合未来模仿大脑VS解码大脑碳基生命和硅基生命共生共存[heading2]用AI「听见」:打破玻璃墙,让沟通无界[content]曾振舞指科技创始人& CEO

4.4 历史更新

《[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)](https://mp.weixin.qq.com/s/jvM_FfAlgVqG6xGH2CC_Rw)》作者FrankGPT,这是他总结的Elon Musk参与录制Lex Fridman的最新播客:《Neuralink与人类未来》。让作者惊喜的是,全球首位Neuralink脑机接口植入者Noland,也参与了对话。据说,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。(甚至从星际移民的角度讲述了:为什么要多生孩子)《[看了40款AI产品的定价模式,我好像发现了营收1000万美元的秘密](https://mp.weixin.qq.com/s/1_OCGcFrYqKW9JqvNwtg4w)》本文探讨了40款AI产品的定价策略,发现大多数采用传统订阅模式,仅少数公司创新定价。研究表明,71%的AI应用以用户数量收费,约70%提供免费增值模式。尽管于使用量的定价在基础设施层广泛存在,但在最终用户产品中较少。随着AI应用的发展,传统的按席位收费模式面临压力,新的定价模式如按成果收费开始浮现,为未来的AI产品提供了新的机会。《[Orange AI的7月小结](https://mp.weixin.qq.com/s/PEH9Ro-3aPlQLtiO4YkVeg)》Orange总结了上半年的行业变化,尤其关注了新产品的发布与市场竞争格局的变化。技术进步带来了降价趋势,同时自媒体也成为解决行业问题的新商机。

XiaoHu.AI日报

通过思考操作电脑或智能手机。马斯克宣布首例人类大脑芯片植入手术成功。🔗 https://x.com/dotey/status/1752208438011060328?s=20🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1752176033997152535?s=205⃣️🖼️ Nijijourney V6动漫图像生成模型:增强的提示理解,支持非常规主题。新功能:文本写入、RAW模式、即将推出的vary、pan和zoom功能。🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1752171965123875101?s=206⃣️💻 Meta发布Code Llama 70B编程辅助模型:在HumanEval上获得67.8分,表现卓越。支持多种编程语言,如Python、C++、Java等。提供不同大小的模型选项。🔗 https://ai.meta.com/blog/code-llama-large-language-model-coding/🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1752167976906993951?s=207⃣️🔍 Microsoft Clarity:免费用户行为分析工具:录制网站用户行为,如点击、滚动。提供热图、会话录制、用户洞察。免费使用,支持移动应用整合。🔗 http://clarity.microsoft.com🔗 https://x.com/xiaohuggg/status/1751991901266612307?s=20

其他人在问
脑机接口可以实现视力恢复吗
目前,悉尼科技大学开发了一种能够解码大脑中的想法并将其转换为文本的技术。随着大脑活动重建图像的技术成熟、大脑匹配视觉和听觉位置的系统完善以及无线脑机接口(BCI)的临床试验,脑机接口在医疗、宇宙探索、家庭、娱乐、游戏等多个场景有了应用的可能性。人类甚至可以在闭着眼睛的状态下进行信息获取、内容输出和娱乐体验。 相关技术链接: 大脑活动重建图像: 大脑匹配视觉和听觉位置: 无线脑机接口(BCI):[https://neuralink.com/blog/firstclinicaltrialopenfor 但就目前的技术水平而言,脑机接口在视力恢复方面还处于研究和探索阶段,尚未能完全实现视力的恢复。
2024-11-16
我是一名资讯人员,早会分享脑机接口,时间只有10分钟,希望使用通俗易懂的语言分享,重点说说脑机的应用实例。
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。
2024-11-16
如何用大模型和数据接口对话
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。
2024-10-21
openai的接口怎么调用,提示词怎么写
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。
2024-10-17
基于飞书的知识库RAG的搭建,需要什么接口进行全文搜索
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。
2024-10-17
opeai api接口在哪里
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。
2024-10-05
人工智能最新信息
以下是人工智能的一些最新信息: 神经网络研究在 2010 年左右开始有巨大发展,ImageNet 大型图像集合催生了相关挑战赛。 2012 年卷积神经网络用于图像分类使错误率大幅下降,2015 年微软研究院的 ResNet 架构达到人类水平准确率。 从 2015 年到 2020 年,神经网络在图像分类、对话语音识别、自动化机器翻译、图像描述等任务中陆续实现人类水平准确率。 过去几年大型语言模型如 BERT 和 GPT3 取得巨大成功,得益于大量通用文本数据。 OpenAI 通用人工智能(AGI)的计划中,原计划 2026 年发布的 GPT7 因埃隆·马斯克的诉讼被暂停,计划 2027 年发布的 GPT8 将实现完全的 AGI。GPT3 及其升级版本 GPT3.5 是朝着 AGI 迈出的巨大一步。
2024-11-16
国内AI行业最新发展状况
以下是关于国内 AI 行业最新发展状况的介绍: OpenAI 的 o1 模型主导:OpenAI 最新推出的 o1 模型正在重新定义 AI 在数学、科学和推理方面的极限,使竞争对手困惑甚至“破产”。 中国的 AI 崛起:无视制裁,中国的模型凭借坚韧和战略智慧正在“屠榜”,证明他们仍在牌桌之上。 生成式 AI 的数十亿繁荣:AI 初创公司正赚得盆满钵满,但可持续性难以捉摸。 AI 产业链中的机会分析: 1. 基础设施层:布局投入确定性强,但资金投入量大,入行资源门槛高,未来更多由“国家队”负责,普通人可考虑“合作生态”切入机会。 2. 技术层:技术迭代迅速,小规模团队或个人须慎重考虑技术迭代风险,基础通用大模型非巨无霸公司不建议考虑,竞争激烈,最终赢家通吃。 3. 应用层:是广阔蓝海,当前成熟应用产品不多,“杀手级”应用凤毛麟角,普通个体和小团队推荐重点布局,发展空间巨大。 AI 产品发展的未来展望: 1. 更深度的行业整合:AI 技术将与各行各业更紧密结合。 2. 用户体验的持续优化:易用性和稳定性将进一步提升。 3. 新兴应用场景的出现:可能在智能家居、自动驾驶等领域找到新突破口。 相关报告及解读链接: (报告 212 页)
2024-11-14
最新的文生视频/图生视频能力是什么
以下是关于最新的文生视频/图生视频能力的介绍: PIKA1.0 启用了全新的模型,文生视频质量大幅提升,例如输入“Cinematic,happy laughing girl in office,Pixar style”的 Prompt 能瞬间生成匹配皮克斯水平的镜头,且稳定性和神情表现出色,爆杀市面上所有的 AI 视频。在文生图方面,新模型也极其稳定。同时,图生视频效果很棒,人的一致性逆天,语义理解强,动作幅度大。此外,还有一些小技巧,如在右下角第三个设置里,负面提示(Negative prompt)可以常驻“blurry,out of focus,twisted,deformed”,提示词相关性别设 5 15 之间效果较好。 这半年来,除传统的文生视频、图生视频能力迭代外,主要技术发展还围绕着通过转绘改变画风、视频内人物识别和替换方向。在服务头部创作者方面,未来产品会强化编辑器能力和视频细节可控性,并智能化后期制作任务。影视后期方向,可将动捕演员表演转化为虚拟角色提高特效制作效率。专业领域,创作者能通过草图分镜验证效果。在 C 端大众消费侧,AI 视频有望在小说、网文阅读、短情景剧等内容消费方向发挥潜力,人物识别和替换可衍生电商平台虚拟试衣间能力。Viggle、DomoAI 的产品中的模板套用能力若低成本开放在短视频产品中,可能带来新的爆发周期。 Stable Video Diffusion 1.1 新模型以及 stablevideo.com 开始内测,清晰度、控制方式和效果都有很大提升,目前提供文生视频、图生视频两种方式,文生视频先生成 4 张图像选一张用于生成视频,图生视频提供几种控制方式(仅开放了一部分),另外目前提供 17 种风格。
2024-11-10
ChatGPT最新的版本是什么
目前 ChatGPT 官网主要有以下版本: 1. GPT3.5:免费版本,拥有 GPT 账号即可使用,但智能程度相对较低,无法使用 DALL.E3(AI 画图功能)、GPTs 商店和高级数据分析等插件,知识更新到 2022 年 1 月。 2. GPT4:智能程度较高,知识更新到 2023 年 12 月。想要使用更多功能需要升级到 PLUS 套餐,收费标准为 20 美金一个月,还有团队版和企业版,费用更贵,一般推荐使用 PLUS 套餐。 3. ChatGPT 4o:5.13 发布,可免费体验,但免费体验次数有限,知识更新到 2023 年 10 月。想要更多功能也需要升级到 PLUS 套餐。
2024-11-09
最新AI搜索相关产品总结
以下是关于最新 AI 搜索相关产品的总结: 自今年二月份以来,AI 搜索赛道不断有新的产品出现,市场定位有所差异。 在国内,有大模型厂商推出的 ChatBot 产品,如智谱清言、Kimi Chat、百小应、海螺 AI 等;也有搜索厂商或创业团队推出的 AI 搜索产品,如 360 AI 搜索、秘塔、博查 AI、Miku 等。 在海外,有很多成熟的和新出的泛 AI 搜索产品,如 Perplexity、You、Phind 等。中国公司和团队也有面向全球市场的出海产品,如 ThinkAny、GenSpark、Devv 等。 ThinkAny 选择出海做全球市场,主要考虑国内竞争激烈、用户付费意愿不高、存在政策风险等因素。 从解决的需求或面向的群体分类,可分为通用搜索和垂直搜索两类。通用搜索如 Perplexity、ThinkAny,没有明显的受众倾向,任何人可以搜任何问题,都能得到相对不错的搜索结果。垂直搜索如 Phind、Devv、Reportify,一般面向特定人群或特定领域,在某类问题的搜索上会有更好的结果。 AI 搜索目前主要有两类产品形态: 1. 大模型厂商或第三方推出的 ChatBot,主要交互是一个对话框+RAG 联网检索,这类产品包括 ChatGPT、Kimi Chat 等。 2. 专门做 AI 搜索的产品,主要交互是一个搜索框+搜索详情页,这类产品包括 Perplexity、秘塔等。 以下是一些推荐的 AI 搜索引擎: 1. 秘塔 AI 搜索:由秘塔科技开发,提供多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能,旨在提升用户的搜索效率和体验。 2. Perplexity:一款聊天机器人式的搜索引擎,允许用户用自然语言提问,使用生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索:360 公司推出的 AI 搜索引擎,通过 AI 分析问题,生成清晰、有理的答案,并支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索:昆仑万维推出的搜索引擎,采用生成式搜索技术,支持自然语言交互和深度追问,未来还将支持图像、语音等多模态搜索。 5. Flowith:一款创新的 AI 交互式搜索和对话工具,基于节点式交互方式,支持多种 AI 模型和图像生成技术,提供插件系统和社区功能。 6. Devv:面向程序员的 AI 搜索引擎,专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. Phind:专为开发者设计的 AI 搜索引擎,利用大型语言模型提供相关的搜索结果和动态答案,特别擅长处理编程和技术问题。 这些 AI 搜索引擎通过不同的技术和功能,为用户提供更加精准、高效和个性化的搜索体验。但内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-07
最新AI资讯
以下是为您提供的最新 AI 资讯: 对于新手学习 AI,要持续学习和跟进,关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体,保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织,参加研讨会、工作坊和会议,与其他 AI 爱好者和专业人士交流。 AIGC Weekly 32 中的部分资讯: Netflix 列出了一个年薪 90 万美元的机器学习平台产品经理的 AI 产品工作岗位: Shopify 的 AI 助手现已上线。Sidekick 是一个帮助机器人,它知道如何在 Shopify 中执行任何操作提取相关数据、操作新功能或创建报告: Artifact(Ins 创始人做的 AI 新闻浏览软件)推出了自定义内容阅读语音的功能: OpenAI、谷歌、微软和 Anthropic 组建了前沿模型论坛,主要目的是确保 AI 模型的安全发展: Open AI 悄咪咪下线了他们的 ChatGPT 生成内容的检测器: 2024 年人工智能现状: OpenAI 的 o1 模型占据主导地位:OpenAI 的 o1 在数学、科学和推理方面重新定义了 AI 的极限,让竞争对手感到困惑和挫败。 中国的 AI 崛起:中国模型不顾制裁,凭借强大的韧性和战略智慧在排行榜上名列前茅,证明了其主导地位。 生成式 AI 的数十亿美元繁荣:AI 初创公司大赚,但可持续性仍像能理解细微差别的聊天机器人一样难以捉摸。报告链接:
2024-11-06