Neuralink 发推介绍了他们在做的事情：用深度学习仿真大脑的活动。
就跟自动驾驶汽车一样，大脑 - 计算机接口（BCI）也是一种控制系统，对运动皮层活动的高精度仿真可以驾驶神经解码器的评估，启用强化学习这样的优化方法。
Neuralink 训练了一个强化学习 agent 来最大化每秒的比特数（bps，bits per second，他们用来衡量信息传输速度的指标，可以理解为和大脑直接交互的带宽），图二是他们将大脑数据转换成仿真中的光标控制的强化学习策略。
高精度的仿真意味着什么？如果仿真够准确，植入了 Neuralink 的用户应该可以在现实生活中实现类似的性能。
目前脑机接口的 bps 世界记录是 Neuralink 的第一位用户 Noland Arbaugh 保持的，为 9.5 bps，Neuralink 希望大幅提升这个指标。
看到最后，好吧这是他们一个招聘贴。AI 工程师除了卷大模型，去这种小众赛道好像也挺有意思。
