Le projet BrainWhisperer de Tether a atteint un taux de précision de 98,3 % dans la conversion des signaux cérébraux en texte, se classant quatrième parmi 466 équipes lors de la compétition Brain-to-Text '25 sur Kaggle. Le système, qui utilise le modèle Whisper d'OpenAI avec un ajustement fin LoRA, a obtenu un taux d'erreur de mots de 1,78 %. Il décode les signaux électriques corticaux en texte via un pipeline d'intégration multi-modèles. En plus de cette réussite, Tether travaille sur des cadres de décodage des signaux interindividuels et développe des dispositifs d'interface cerveau-ordinateur (BCI) non invasifs. L'entreprise a également lancé Brain OS, un système d'exploitation cérébral open source basé sur la plateforme QVAC, afin de faire progresser davantage le domaine du traitement des signaux cérébraux.