NotebookLM запускает генерацию шортсов, а Meta учит ИИ читать мысли по сигналам мозга.

Google добавила в NotebookLM возможность генерации коротких вертикальных видео. Функция существовала и раньше, но теперь качество заметно выросло. Ролики стилизованы под шортсы: снабжены текстом, дублирующим озвучку, чтобы их можно было смотреть без звука.

Пока сервис показывает отличные результаты на английском языке, а русскоязычная версия работает нестабильно. В качестве примера мы создали шортс по недавнему анонсу Meta, загрузив ссылку на релиз модели Brain2Qwerty v2. Всего через 10-15 минут было готово вертикальное видео. Такое обновление способно оставить позади многие стартапы в сфере генерации контента.

Brain2Qwerty v2: шаг к чтению мыслей

Meta представила модель Brain2Qwerty v2, которая на первый взгляд напоминает чтение мыслей. На деле технология расшифровывает не готовые фразы, а мозговые сигналы, возникающие при печати. В эксперименте добровольцы слышали предложение и набирали его на клавиатуре, а магнитоэнцефалограф (МЭГ) фиксировал магнитные сигналы мозга. Brain2Qwerty училась связывать паттерны активности с конкретными буквами.

Поскольку сигналы очень шумные, модель не пытается идеально распознать каждую букву. Архитектура работает в три этапа:

1. Нейросеть анализирует поток МЭГ-сигналов и составляет черновик с вероятными буквами.
2. Отдельный модуль группирует буквы в слова, превращая шумные «нейро-буквы» в осмысленные фрагменты.
3. Языковая модель (LLM) восстанавливает целое предложение, опираясь на текстовый черновик и дополнительные «нейро-токены», полученные напрямую из мозга.

Brain2Qwerty v2 обучали на 22 000 предложений от 9 участников, каждый из которых провел около 10 часов в МЭГ-сканере. Средняя точность по словам достигла 61%, а у лучшего участника результат составил 78%.

Технология сталкивается с двумя главными барьерами. Во-первых, сигнал крайне шумный, и для повышения точности Meta планирует наращивать объем данных и размер модели. Во-вторых, приборы МЭГ пока остаются громоздкими: их сложно установить даже в большинстве клиник. Для понимания масштаба можно взглянуть на оборудование российского МЭГ центра МГППУ. Разработчики надеются на миниатюризацию, прототипы уже существуют, но пока уступают в качестве сигнала.

Мы рады, что исследования неинвазивного чтения мозговой активности продвигаются. Такой подход может стать альтернативой имплантам, избавляя от необходимости хирургического вмешательства.