Meta AI推出的Brain2Qwerty模型為腦-機接口(BCI)技術帶來了新的希望。
該模型通過非侵入性的方法，利用EEG和MEG解碼參與者的打字內容，具有較高的準確性。
研究顯示，使用MEG的解碼效果顯著優于EEG，字符錯誤率降低至32%。
Brain2Qwerty模型通過EEG和MEG解碼打字內容，為BCI技術提供新思路。
MEG解碼的字符錯誤率顯著低于EEG，最佳參與者的CER達到19%。
未來挑戰包括實時解碼、MEG設備的便攜性及其在障礙人士中的應用。
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