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美国密歇根大学研究团队开发了一个脑机接口系统，能持续记录大脑多个神经元的电活动模式来转译复杂运动。该系统被植入一位上下肢瘫痪患者的左侧大脑中央前回（该脑区负责手部运动控制）。在患者观察一只虚拟手进行多种动作时，记录下其神经活动，然后团队成员利用机器学习算法，识别与特定手指动作有关的信号。
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尹西明表示，大模型变强用好，前提是建立以场景驱动创新的思维，引领高质量数据持续在各种应用场景中发挥价值。那么，解决数据“供得出”难题后，应重点确保高质量数据“流得通”，真正面向场景释放数据乘数效应和大模型对新质生产力的引擎价值。
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