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传统的脑机接口技术依赖于长时间的数据收集和复杂的算法训练，以识别和解释大脑信号。这种方法不仅耗时，而且对参与者的耐受性要求极高。而新工具被视作重大突破的关键在于，它适应每个人的脑活动模式速度非常快。相比之下，早期技术需要参与者在功能性磁共振成像扫描仪中躺16小时来训练脑解码器。
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陈兵在多家互联网企业调研时发现，当前诸多网络平台使用的人工智能算法与传统算法不同，“传统算法是预设程序、结果可预测，而现在的神经网络大模型算法具有自我学习能力，输出结果的走向难以预测，因此不可避免地会面临风险”。
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