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扎克伯格解释 Meta 为什么要开源其 AI 技术

在今天的2023 年第四季度财报电话会议中,马克 - 扎克伯格解释 Meta 为什么要开源其 AI 技术。 Meta开源其 AI 技术是出于推动技术创新、提升模型质量、建立行业标准、吸引人才、增加透明度和支持其长期战略的考虑。这不仅有助于 Meta 在竞争激烈的 AI 领域保持领先地位,也有助于推动整个行业的前进。 1. 促进行业创新: 通过开源AI模型,Meta可以鼓励全球的开发者、研究人员和公司利用这些技术进行创新。这种共享精神有助于加速AI技术的进步,并推动新应用和服务的开发。 2. 提高模型质量: 开源允许更广泛的社区参与到模型的测试和改进中来。来自全球的贡献可以帮助发现并修复错误,提出改进意见,从而提高模型的性能和可靠性。 3. 建立行业标准: 通过将自己的技术开源,Meta有机会塑造行业标准和最佳实践。这种影响力可以确保Meta在AI领域的技术和方法得到广泛接受和使用,从而加强其市场地位。 4. 吸引和保留人才: 开源项目通常对研究人员和开发者具有吸引力。通过贡献于开放且受尊重的项目,Meta可以吸引顶尖人才加入,这对于维持其在AI领域的竞争优势至关重要。 5. 提升安全性...

开源日报:中国首个脑机接口开源软件平台;谨慎升级 VS Code

欢迎阅读 OSCHINA 编辑部出品的开源日报,每天更新一期。 # 2024.2.2 今日要点 OpenSource Daily 天津大学发布中国首个脑机接口开源软件平台 MetaBCI 研究成果 近日,天津大学神经工程团队在数学与计算生物学领域 SCI 一区 TOP 期刊《Computers in Biology and Medicine》上发表论文,介绍了中国首个脑机接口开源软件平台 MetaBCI 的技术架构与实现方法。 MetaBCI 由离线分析模块 Brainda、刺激呈现模块 Brainstim 和在线数据流模块 Brainflow 三大部分构成,提供了面向 BCI 软件层面全链条开发的解决方案。 面向离线分析需求,Brainda 统一了现有公开数据集接口,优化了脑电数据读取、处理流程,复现多种主要 BCI 数据分析及解码算法,以此提高研究者的算法开发效率; 面向刺激呈现需求,Brainstim 提供了简洁高效的范式设计模块,可快速创建脑机接口范式刺激界面; 面向在线开发需求,Brainflow 利用双线程、双进程编程方法实现了实时高速的数据读取、数据处理、结果反馈等功能,...

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