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AYi· @AYi_AInotes · X·· 7 小时前AI 评分33
AI 导读

马斯克公布 Neuralink 视觉植入物 Blindsight,可绕过眼球和视神经,直接把画面写入大脑视觉皮层,彻底失明者也能获得画面。第一代产品初期仅提供低分辨率基础画面,终极目标是超越生理极限的高清多光谱视觉,让人看见红外线、紫外线甚至雷达信号。但人体临床审批进展未披露,大脑能否解码非可见光数据流、长期植入是否引发排异,仍待首批受试者数据验证。

正文

Elon牛逼!马斯克刚放出了脑机接口公司 Neuralink 的下一张王牌,名为 Blindsight 的视觉植入物即将登场,

哪怕一个人彻底失明,这套设备也能跳过眼球直接把画面写进大脑的视觉皮层。

他在视频里交了个底,第一代产品刚装上去的时候,只能先提供低分辨率的基础画面,

但这项技术的终点根本不是帮盲人恢复到普通人的 1.0 视力,而是让人长出超越生理极限的高清多光谱视觉,直接用肉眼看见红外线、紫外线甚至雷达信号。

以往医学界研发人工视网膜或者助盲设备,默认思路全是修补受损的器官,眼睛坏了就去修眼睛,感光细胞死了就去刺激残存的神经,天花板永远被锁死在健康人眼出厂时的生理极限之内。

但老马把这套修补逻辑直接给掀了,既然人眼只是一台只能接收极其狭窄可见光波段的生物相机,一旦脑机接口绕过眼球和视神经,直接把数字信号写进大脑后枕叶的视觉皮层,前端接什么传感器就完全不受生物肉体的限制了。

这就好比一台老式电视机的天线被雷劈坏了,传统医学是爬上屋顶想尽办法焊好那根破天线,最多也就收几个模糊的本地台,

而 Blindsight 是直接拔掉天线,往电视机主板里插了一根高清数字光纤,你往光纤那头接夜视仪,脑子里看到的就是红外热成像,接毫米波雷达,脑子里浮现的就是穿墙的雷达波图谱。
这对所有关注脑机接口和硬件演进的人来说是一个巨大的分水岭,当医疗器械的目的从把病人修回正常人,变成给大脑直接开放外部传感器的硬件接口,最早受益的虽然是失明患者,但一步跨过去就是健全人也要眼馋的感官外挂。

但褪去台前的光环,硬币的反面其实很冷峻,老马本身就是最擅长用终局科幻愿景为当下工程铺路的掌门人,

视频里只喊出了即将到来,却没有交代人体临床审批走到了哪一步,

而且大脑视觉皮层习惯了千百万年的可见光信号,突然往里硬塞红外线和雷达波的数据流,人类大脑能不能解码出有意义的画面、长期植入电极会不会引发皮层排异和瘢痕老化,全得等第一批低分辨率临床受试者的真实数据说话。

传统医学追求的是把残缺的肉体修回出厂设置,而脑机接口图谋的是把人类感官的出厂锁直接撬开。 https://x.com/XFreeze/status/2017220235984617518/video/1

引用AYi@AYi_AInotes
卧槽兄弟们,这个真的牛逼,感觉大模型诞生至今最憋屈的七年失忆史可能要翻篇了!! 甚至我想说个暴论,这大概是今年大模型架构演进里最性感、但也最击中行业要害的一次底层突围。 刚刚开源的 MemT-1.0 第一次在 Transformer 底层焊入了一颗真正的生物级海马体, 让 AI 从聊完即忘的失忆金鱼,真正进化成了能把经验沉淀进血液里的生命体。 靠暴力堆显卡、拿几个 G 的 KV Cache 硬撑长文本的旧石器时代,今天被这个开源原生记忆大模型正式砸穿了。 他们放出的 66 页技术报告和最高 288B 的开源权重直接甩出了一组降维打击的工程账单: 把记忆变成前向计算流的原生状态后,256K 超长历史下的显存开销从 5.06 个 G 暴降到恒定的 40 兆, 直接把 KV 缓存砍掉了整整一百二十倍以上,而且首字延迟更是不管历史拉得多长,始终稳稳压在一百毫秒出头。 最先击穿传统路径的,是它彻底重构了模型的前向计算流。 以前大家为了让 AI 记住上下文,只能硬着头皮堆长文本或者外挂向量库,代价就是显存撑爆且丢失多步推理因果,它在标准网络旁并联了一套原生记忆模块,在输入进入的瞬间,擦除门、写入门和遗忘门就像生物海马体一样自动运转,不再保留所有的死文字,而是把信息实时消化成动态的内部记忆矩阵。 更绝的是它在真实智能体场景下带来的降维打击,团队把历史纠错中沉淀的一千多条代码经验,直接写入内部的原生记忆状态,完全不占用任何系统提示词的 Token 额度, 结果在标准代码测试集上,连续三次均通过的硬核指标直接提升了百分之八,稳定性甚至反超了直接塞明文提示词的做法。 这意味着经验不再是一段需要模型每次重新阅读理解的生硬规则,而是直接内化成了它的本能直觉,真是牛逼! 我觉得这才是通往真正的递归自我改进最底层的物理逻辑啊, 参数只定义了模型的出厂下限,但唯有持久内化的原生记忆,才能为智能打开复利增长的空间。 以前我们买的模型是聊完即焚的一次性计算工具,从今天起模型正在变成越用越懂业务、越用越值钱的自进化资产。 大家在做智能体或者长对话应用时,最头疼的是长上下文带来的昂贵显存和卡顿延迟,还是模型转头就忘业务规范的失忆症? 对我来说,光是把 256K 显存压缩一百二十倍且延迟恒定这一项,就已经能让无数原本算不过账的长程业务直接原地复活了hh~
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来源:AYi · x.com