期刊论文、预印本与技术报告中的新结果。
AI 摘要美国研究团队用 78 名受试者的 EEG 数据做仿真，系统评估多种语言模型对 P300 拼写脑机接口的打字速度提升，并引入理想化 LLM 建立性能上界。结果显示打字速度在受试者内训练下最高提升约 45%，跨受试者训练下最高提升约 75%，多个高性能模型与理论性能上界相差在 5% 以内。作者认为 LLM 辅助的 P300 拼写器在该解码框架内已接近上界，主要瓶颈从语言建模转向神经信号解码。
AI 推荐理由：研究用78名受试者的EEG仿真比较多种语言模型，并给出LLM辅助P300拼写器的性能上界，可据此判断瓶颈已从语言建模转向神经信号解码。
AI 摘要Nature Neuroscience 以研究亮点形式介绍了 Levitt 等人在 Science Translational Medicine 发表的研究：在健康人睡眠期间，用闭环范式在 EEG 检测到的慢波特定相位给予听觉刺激以增强慢波。
AI 推荐理由：这篇研究亮点转述了一项在健康人睡眠中同步慢波与脑脊液波动的闭环听觉刺激研究，可供了解非侵入式神经调控与流体动力学交叉方向。
AI 摘要莱斯大学 Donald S. Williamson 团队提出 NEUROTOKEN，用一个共享 EEG 前端的网络同时完成方向性听觉注意解码与声源听觉注意解码，其条件流匹配模块 ATTUNEFLOW 按积分速度残差似然比对候选声流打分。
AI 推荐理由：该工作把听觉注意解码统一为条件似然框架，并报告在三个数据集上相对最强非生成基线的提升幅度。
AI 摘要Xu Y、Hu P、Long Z 等团队对26项随机对照试验、1100名卒中患者进行荟萃分析与限制性立方样条分析，评估脑机接口康复的疗效与最佳训练强度。
AI 推荐理由：这项荟萃分析汇总26项随机对照试验，并用量效曲线给出约48分钟的潜在最佳单次训练时长，可供康复方案设计参考。
AI 摘要研究团队利用高分辨率 ECoG 考察想象言语与发声过程中发音运动轨迹的共享与模态特异编码，发现额顶叶皮层在两种模态下均存在稳健的发音运动轨迹编码。中前运动、subcentral 及中央后-缘上回区域的超模态神经元群在整合规划阶段表现出时空稳定性，而想象言语与发声的模态特异神经元群在初级感觉运动皮层呈躯体拓扑交错分布。
AI 推荐理由：该研究用高分辨率 ECoG 比较想象言语与发声时的发音运动编码，并给出可迁移的通用解码框架，适合关注语音脑机接口解码路线的人参考。
AI 摘要Nature Electronics 在线发表一种可穿戴到植入的无线供电系统，结合宇称时间对称谐振与液态金属接收器，在 30% 应变和空间错位条件下仍能保持 50% 以上的传输效率。该设计面向无束缚植入式生物电子器件的可靠供电。论文作者为 Seonghyeon Nam，DOI 为 10.1038/s41928-026-01714-0。
AI 推荐理由：该研究用宇称时间对称谐振与液态金属接收器应对形变和错位，为可穿戴到植入的无线供电提供了一种容差设计思路。
AI 摘要丹麦技术大学（DTU）、哥本哈根大学和伦敦大学学院（UCL）等组成的国际研究团队开发出名为 microfluidic Axialtrode（mAxialtrode）的柔性纤维状脑植入物，成果已发表在 Advanced Science。
AI 推荐理由：DTU 等团队把光、电、给药集成到一根柔性纤维上，并在小鼠中验证多层同步记录与刺激。
AI 摘要一项 MEG 研究用前向选择算法寻找自发与意图言语解码的最优传感器子集，发现平均仅需 7-8 个传感器、最多不超过 24 个，即可达到与全头皮 200 多个传感器相当的解码性能。
AI 推荐理由：研究用前向选择算法筛选 MEG 传感器子集，给出可穿戴 MEG 语音脑机接口在传感器数量与采样率上的工程参考。
AI 摘要研究团队用47名肌萎缩侧索硬化受试者的1065段解码数据和五个语言模型，考察脑机接口中AI代理的推理与控制问题。以重建的解码器置信度提示代理，在匹配覆盖率下未能将不忠实执行降到确定性门控以下，两个模型显著更差；最高22个百分点的表面安全增益来自更少行动，有时是无效工具调用而非显式弃权。
AI 推荐理由：研究用47名ALS受试者的1065段解码数据比较语言模型代理与确定性门控，为脑机接口解码不确定性的控制问题提供可迁移方法。
AI 摘要Montoya-Gálvez 等团队发布首个公开的连续长期立体定向脑电图（sEEG）癫痫预测数据集，覆盖 16 名患者、664.9 小时数据和 121 次癫痫发作。
AI 推荐理由：该研究用16名患者的连续sEEG数据对比离线与在线评估，量化了离线指标对神经漂移的掩盖程度。
AI 摘要一项发表于 Nature Computational Science 的研究通过整合灰质与白质的颅内神经信号，构建个性化深度学习模型，在图像和视频观看任务中解码连续的情绪效价与唤醒度。模型可跨任务泛化，并识别出情绪编码的脑内子网络，实现低延迟实时解码，作者称这使情感脑机接口更接近可用于闭环治疗。该文为 Research Briefing，原始研究由 Yang 等人完成。
AI 推荐理由：研究把灰质与白质的颅内信号一起纳入解码，并给出跨任务泛化与低延迟实时解码的结果，可供比较不同颅内情绪解码路线。
AI 摘要Neuron 刊发 Chericoni 等人的研究，显示人海马神经元在简单的追逐类视频游戏中追踪多个主体的位置，并识别出针对每个主体和注视的 place code。这些编码之间存在系统性的几何关系，使大脑在保持区分能力的同时实现跨空间位置与注视的泛化。
AI 推荐理由：该研究在人体海马记录神经元活动，展示位置编码与注视编码如何通过几何关系支持泛化，可供理解空间认知的神经编码机制。
AI 摘要大连理工大学刘军山团队在 Nature Communications 发表一种自立式亚微米 ECoG 电极阵列，论文于 2026 年 9 月 8 日发表。作者单位包括大连理工大学高性能精密制造全国重点实验室、辽宁省微纳米技术及系统重点实验室，以及大连医科大学附属第二医院神经外科和辽宁省癫痫诊疗中心。该研究由教育部基础与交叉学科突破计划、辽宁省兴辽英才计划和大连市科技创新基金等资助。
AI 摘要华盛顿大学 in St. Louis 的 Joseph P. Culver 团队在 Communications Biology 发表研究，用高密度扩散光学断层成像对自然电影进行视觉语义编码与识别。
AI 推荐理由：高密度扩散光学断层成像此前多用于血流成像，这项研究把它用于自然电影视觉语义编码与识别，可供关注非侵入式视觉解码路线的人对照。
AI 摘要Kim R 等团队在皮层内微刺激（ICMS）检测任务中，用超柔性电极结合纵向成像与电生理记录，追踪学习数周内单细胞与群体反应的变化。学习使检测阈值下降，固定电流下刺激诱发的神经元招募范围扩大，而持续支撑行为反应的神经元数量保持稳定；一部分学习敏感细胞的调制增强、潜伏期缩短。
AI 推荐理由：研究用超柔性电极结合纵向成像与电生理，区分了直接激活与多突触招募两类适应机制，为刺激范式设计提供可迁移方法。
AI 摘要Max Planck Institute for Biological Cybernetics 的 Pascal Fries 团队分析猕猴 ECoG、猕猴皮层内微电极和 20 名健康受试者 EEG 三套数据，发现事件相关电位之外的跨试次方差（ATV）与试次内方差（ITV，即信号功率）高度相关且几乎数值相同，回归系数在 0.9988 至 0.9999 之间。
AI 推荐理由：该研究用猕猴 ECoG、皮层内微电极与人类 EEG 三套数据说明跨试次方差在事件相关电位之外几乎等同于信号功率，并给出均值归一化的 CV(power) 指标。
AI 摘要研究人员演示了从芝加哥向韩国的一台脑植入物发送指令，实现超过 6500 英里距离的远程操控。
AI 推荐理由：材料只给出远程操控脑植入物的演示方向，缺少受试者、电极类型与操控指标，暂无法据此判断其与已有远程神经接口工作的差异。
AI 摘要中国科学院团队开发出伞状可拉伸电极阵列，通过锚定在周围脑组织上形成无缝神经电子接口，在头部固定小鼠中稳定追踪同一神经元集群超过 80 周（约 1.5 年）。研究还显示，小鼠初级视觉皮层中具有方向选择性的神经元群体可在 20 周内被持续记录。作者称该阵列的长期记录能力对基础神经科学研究和临床脑机接口系统具有潜力。
AI 推荐理由：该研究用伞状可拉伸电极阵列在小鼠中实现超过 80 周的同一神经元集群稳定记录，为长期植入式记录提供了一种结构设计思路。
AI 摘要中科院团队提出 BCIJelly，一个将 18 个脑机接口数据集标准化为 AI 可用输入、并集成 15 个基准解码器、80 个可复用模块、自动架构搜索（AAS）与硬件感知神经形态部署的统一生态。
AI 推荐理由：该工作把 18 个数据集、15 个基准解码器与神经形态部署串成统一流程，可供比较不同解码方案与硬件落地路径。
AI 摘要Perich 等人在 Neuron 提出 CURBD，一种从大规模神经记录中提取多脑区相互作用结构的方法，利用数据约束的循环神经网络模型在单细胞分辨率上提取相互作用。作者用来自斑马鱼幼体、小鼠、猴和人类的钙成像与电生理数据集展示了 CURBD 的用途。
AI 推荐理由：CURBD 用数据约束的循环神经网络模型从大规模神经记录中提取跨脑区相互作用，并在四个物种的数据集上做了演示。