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Meta 新型脑电转文字系统达成实时语句解码突破

Meta 公司推出的 Brain2Qwerty v2 系统，首次在非侵入式脑部记录条件下实现对完整句子的实时解码。该模型基于九名志愿者提供的共计22000个句子进行训练，项目同步开放源代码、数据集及研究资金支持，推动神经科学领域协作创新。

非侵入式脑电转文本技术迈入实用化新阶段

该系统采用头盔式脑磁图（MEG）设备采集大脑活动信号，无需手术植入电极。研究人员通过每位志愿者约10小时的打字任务收集神经数据，构建高精度端到端深度学习模型，成功将原始脑电信号直接映射为可读文字。

融合语言模型提升语义理解能力，准确率显著跃升

不同于以往仅解码单个字符的尝试，Brain2Qwerty v2 在训练中结合大型语言模型对神经数据进行微调，使系统具备上下文感知能力。实测显示，其平均单词识别准确率达到61%，远超早期非侵入式方法不足10%的水平，标志着技术进入关键拐点。

加速非侵入式脑机接口普及，助力医疗场景落地

Meta 表示，随着更多数据注入，系统性能将持续优化。当前成果缩小了非侵入式与植入式脑机接口之间的差距，为瘫痪或神经系统疾病患者恢复交流能力提供了安全可行路径。为促进生态发展，公司已通过数字大脑计划公开全部代码与数据，并设立500万美元专项基金，用于扩展开放神经科学数据库。相关研究发表于《自然·神经科学》，呼应行业对更安全、可扩展脑机技术的迫切需求。