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波兰研究团队只用了脑电头环上的两个枕叶电极（O1、O2），就把眨眼、左扫视、右扫视和中性状态四类眼动事件区分开来，测试准确率72.37%。做法不是训练一个更强的模型，而是把四个一维卷积网络拆成二分类专家，再用堆叠泛化让一个元分类器解决专家之间的冲突。有意思的是，单独表现最差的弱专家，组合起来反而效果最好。发布这项工作的Neurotechnology是一家脑电硬件厂商，旗下BrainAccess品牌做消费级脑电头环，HALO是它的四通道便携头环产品，配套软件免费提供。眼动追踪通常需要专用设备，这项研究说明消费级脑电头环的两个枕叶通道也能读出眨眼和扫视。但数据只来自4名健康参与者、共1,284个样本，离替代眼动仪还有距离。

把脑电直接翻译成自由文本，一直被视为非侵入式脑机接口最有想象力的方向。但一项针对多个已发表解码器的测试发现，把真实脑电换成随机噪声后，部分模型仍能输出流畅句子，成绩与用真实脑电时相当，说明语言模型可能承担了大部分工作。该领域随后把噪声基线测试和无教师强制解码列为新的验证惯例，同时用脑磁图作对照，量化了脑电与更清晰信号之间的差距。