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Sabi 拿下由 Khosla Ventures、Accel、Initialized、Kevin Weil 和 DST Global 投资的 5000 万美元，用于打造一款配备 10 万个传感器、可让人仅凭思考就能与 AI 智能体交互的可穿戴 BCI 帽子。
论文提出 SPD-MetaFormer，一种面向小数据脑信号解码的无注意力架构，基于 SPD 流形上均匀加权的 Fréchet 聚合，并发现现有流形注意力模型（MAtt、GBWAtt）学到的权重接近均匀分布，因此简化设计即可获得有竞争力的 EEG 基准结果。
SPERA 是一种采用 JEPA 潜空间预测架构的 EEG 基础模型，引入 Legendre 多项式空间先验与分解式时空注意力，在约 8 万小时、29,048 名受试者的 EEG 数据上预训练，并在九项下游任务上取得最高平均平衡准确率。
ICLR 2026 论文提出 Brain-IT 系统，可通过 fMRI 脑活动重建人眼所见图像，采用语义与结构双分支引导扩散模型，并能以新受试者仅约1小时的数据实现迁移学习。
提出了DenoFlow，一种基于整流流（rectified flow）的SSVEP脑电信号去噪方法，通过回归污染信号与干净信号间直线路径的速度场实现去噪，并在两个公开SSVEP数据集上超越了七个基线模型的信号保真度与解码准确率。
研究人员开发出一种可与活体组织一同演化的光激活水凝胶，有望用于打造更柔韧的脑机接口，以及能适应生物环境的软体机器人。
Bridge Neurotech 宣布启动，获得 1350 万美元融资，旨在与 Sam Altman 的 Merge Labs 在构建超声驱动的可穿戴脑机接口赛道上展开竞争。该公司由前 Neuralink 芯片开发者 Will Biederman 创立。
天津大学研究人员发布了一款仅重 3 克的非侵入式脑机接口，小到可以隐藏在头发之中，这是超轻量可穿戴神经技术领域的一项重要进展。
一位瘫痪的中国设计师使用 NeuroXess 的全植入式、全无线脑机接口，结合 AI 生成设计与 3D 打印，创作出一个手办和定制辅助设备，并通过搭载 AI 的智能眼镜控制自己的病房。这一演示将脑机接口重新定义为连接人类意图与 AI 系统及物理制造的基础层。
一位 Muse 用户展示了自己的装置改装：在键盘上方安装了一块环境式电子墨水显示屏，全天持续接收并展示从其 Muse 设备推送的实用或有趣的内容。
魏茨曼研究所的研究人员开发出一种 AI 工具，能够以惊人的精度从高分辨率 fMRI 脑部扫描中还原一个人正在观看的画面，还能根据图像预测脑部活动。专家称赞其有望帮助闭锁综合征患者并解读梦境，同时警告该技术可能被用于在未经同意的情况下窃取内心想法。
该论文发现非侵入式脑电解码语音中报告的大幅改进很大程度上可由时间间隔捷径在无脑数据的合成信号上复现；通过将句子内的滑动窗口独立编码以移除该捷径后，提出的SimpleB2T方法在五次观测下达到36.6%的词错误率，显著提升了脑到文本解码性能。
Opus 5.5 展示了从单句生成视频的能力，数小时内消耗超 3 亿 token，帖子展望了未来 AI 与沉浸式技术结合可能实时渲染想象的图景。
该推文线程声称，脑机接口 (BCI) 技术将在人机交互 (HCI) 中引发'寒武纪大爆发'，详细描述了可穿戴BCI的开发和脑基础模型的训练。
Bio-MF是一个一步式生成框架，用于EEG到fNIRS跨模态生成，实现混合运动想象脑机接口的低延迟高保真合成。
Neuralink的脑机接口通过实时解码神经信号使ALS患者能够恢复语言能力，展示了通信技术的重大突破。
这条推文推广了Terry，一位患有ALS的Neuralink病人，呼吁大家支持他并参与慈善步行以战胜ALS。
Neuralink 的 VOICE 试验通过其脑机接口技术，使残障人士能够重新获得沟通能力。
本文提出了TriDim，一种用于EEG解码的可重用模块，它能保留空间和时间结构，在多个数据集上实现最先进的性能，并改进现有模型。