Tether发布了其QVAC AI平台的更新

• Tether 已经扩展了 QVAC SDK。
• AI 现在可以创建视频并在本地解码神经信号。
• 此外，Tether 的新本地 AI 工具包已获得机器人支持。

Tether 的研究部门 Data AI 已发布 QVAC SDK 0.13.0 更新。该版本增加了对本地视频生成、脑机接口（BCI）和机器人模型的支持，并简化了桌面 AI 应用程序的创建。Tether CEO Paolo Ardoino 宣布了新版本的发布。

«Tether AI 进展。两周前我们在 QVAC 中发布了 TurboQuant 支持，今天我们改善了整个开发者栈», 他说。

根据团队的说法，QVAC SDK 0.13.0 使得可以将本地 AI 模型直接集成到开发环境和代理编程系统中。

该平台还获得了对新的 OpenAI 兼容 API 的支持，以及一个用于通过单个命令创建 macOS、Windows 和 Linux 桌面应用程序的工具。

该更新是 Tether 开发本地 AI 基础设施而不依赖于云服务的战略的一部分。

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本地视频、机器人和 BCI

其中一个关键创新是对本地模式下图像到视频生成的 Wan 2.1 模型的支持。开发者可以在不将数据传输到第三方服务的情况下创建视频剪辑。

此外，QVAC 增加了对 pi0.5 模型的支持，该公司称其为“机器人的大脑”。这使得在单个消费级显卡上运行多模态机器人控制系统成为可能，而不会损失精度。

该版本还引入了用于脑机接口的新 BCI 模块。该解决方案基于 whisper.cpp，允许将记录的神经信号在本地转换为文本，而无需将信息传输给第三方。

其他改进包括：

• 在 Android 上加速 Whisper 的 GPU 转录；
• 在移动设备上改进 Parakeet 语音模型的性能；
• 通过 Metal、Vulkan 和 OpenCL 完全 GPU 加速 Supertonic TTS 语音合成系统；
• 关于模型性能和图形内存使用的更详细统计信息。

QVAC 生态系统的发展

该版本延续了最近几个月推出的 Tether AI 产品系列。

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在2025年12月，该公司推出了 QVAC-fabric-llm 系统，用于对大型语言模型进行本地微调，使得在任何设备上进行 LoRA 训练成为可能——从智能手机到服务器。

随后，Tether 推出了 QVAC Health 平台，用于分析个人健康数据，并推出了 QVAC Genesis II 数据集，该数据集在扩展后覆盖了 19 个教育领域的 1480 亿个标记。

来源：Incrypted