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A Razer revela o Projeto Motoko: Um headset de RA sem tela para interação e treinamento de IA

O headset Razer Project Motoko vem com duas câmeras e um SoC Snapdragon para interações de IA sem tela. (Fonte da imagem: Razer)
O headset Razer Project Motoko vem com duas câmeras e um SoC Snapdragon para interações de IA sem tela. (Fonte da imagem: Razer)
A Razer revelou o Project Mokoto, um headset de áudio com duas câmeras e um SoC Snapdragon. O fone de ouvido foi projetado para permitir que a IA veja o que o usuário vê durante as interações. Ele não tem uma tela e os usuários só podem ouvir as respostas da IA.

A Razer anunciou o headset de áudio Project Motoko para usuários diários e treinadores de IA.

O dispositivo pode ser considerado um fone de ouvido de AR sem tela. Ele vem com duas câmeras para que a IA possa ver tudo o que o usuário vê em tempo real e responder a perguntas sobre o mundo ao redor do usuário. O Project Motoko pode ser usado com uma variedade de IA, incluindo Gemini, Grok e OpenAI.

O usuário pode falar com a IA usando os microfones integrados, e os microfones de campo próximo e de campo distante permitem que a IA ouça claramente a fala e os sons de todos os lados. A IA responde por meio dos alto-falantes do fone de ouvido. Um SoC Snapdragon alimenta a unidade, permitindo recursos integrados de IA e XR não especificados.

Além de usar o fone de ouvido para responder a perguntas da vida cotidiana, como resumir o texto em exibição ou responder a perguntas sobre objetos, o Project Motoko também pode ser usado para treinamento de humanoides. As câmeras são colocadas próximas ao nível dos olhos para reproduzir de perto o que o usuário vê, permitindo que um humanoide aprenda a reproduzir ações com precisão como um ser humano.

Leitores e desenvolvedores interessados podem inscrever-se para serem notificados sobre a disponibilidade do fone de ouvido.

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> Análises e revisões de portáteis e celulares > Notícias > Arquivo de notícias 2026 01 > A Razer revela o Projeto Motoko: Um headset de RA sem tela para interação e treinamento de IA
David Chien, 2026-01- 7 (Update: 2026-01- 7)