BioComputing Co. 将活体神经元实验转化为 Wan 2.2 加速 API

AI 导读

BioComputing Co. 将电极上的活体人脑神经元实验应用于开放权重的视频模型 Wan 2.2，并以 API 形式提供。其方法新增参数不到 0.1%，公司称可保持 Wan 2.2 的质量并实现 5 倍速度。该实验让约 4,000 个电极上的神经元接收图像电刺激并形成自主网络，再解码其响应以改进 AI 模型，最终交付的模型不包含活体细胞。

正文 · AI 翻译

真正疯狂的事情是：一间实验室培养了活体脑细胞，研究它们如何思考，并将研究成果封装成一项今天就能调用的 API。

TBC 的第一项“捣蛋”成果就是这项 API：将电极上神经元的研究发现，应用到现有的图像转视频模型（Wan 2.2）上。

“捣蛋 1”将这类方法的一层应用到 Wan 2.2，新增参数不到其参数总量的 0.1%；公司声称，该方法能以 5 倍速度达到与 Wan 2.2 相同的质量。

@BioComputingCo 在芯片上培养活体人脑细胞，芯片上约有 4,000 个电极，神经元会在其中自行形成网络、接收以电刺激呈现的图像，其反应随后被解码，用于改进 AI 模型。

从培养皿到 API 端点的路径：

> 在电极上培养神经元

> 测量它们如何处理信息

> 选取一个现有的开放权重视频模型，并根据这些观察结果对其进行修改

> 发布该模型，模型内部不含任何细胞