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一篇bioRxiv预印本用高频伽马ECoG信号检验发现，在GPT-2语境嵌入之上加入surprisal预测因子，对语言理解神经响应的预测力几乎没有额外贡献。

一项新研究揭示了猴子额叶运动皮层在伸手任务中神经活动的时空异质性，表明运动表征在不同皮层区域和深度上分布不均，这一发现可能为未来脑机接口植入的电极定位提供参考。该研究由华盛顿大学神经技术中心的研究团队完成，使用高密度层状微电极阵列记录了两只雄性猴子的神经活动。研究发现，目标方向信息在皮层表面和深度上呈异质性分布，不同神经群体的时间动态差异显著，但任务信息量可预测神经群体的动态相似性。这一发现凸显了运动表征的时空复杂性，有助于优化脑机接口植入策略。

该研究分析20名健康受试者在4次神经反馈训练中自我调节4种皮层节律的学习轨迹，分别考察频率与空间选择性，测试了额中线Theta、枕部Alpha、单侧中央颞感觉运动节律和中央Beta。结果显示所有受试者至少能自我调节其中2种特征，但无人成功调节额中线Theta；聚类分析识别出线性增减与非线性的平台型两类学习动态。作者认为，该结果表明“无法学习者”并非跨特征普遍存在的个人特质，并展示了神经自我调节的特定特征选择性，为未来神经反馈与脑机接口训练协议的设计提供了依据。

一项早期可行性研究随访5名脊髓损伤参与者，每人感觉皮层植入两块Blackrock NeuroPort微电极阵列。2至10年植入期间，系统累计发送超过1.68亿次皮层内微刺激，总植入随访达到27年，没有报告严重不良事件或对电极健康的直接负面影响。到随访时仍有64%±13%的电极可稳定诱发触觉，其中1名参与者植入10年后仍有60%的电极有效。

中山大学研究者提出微创混合BCI架构，通过300至800微米颅骨微孔植入分布式微电极，大鼠实验证实信噪比优于头皮脑电。该研究为预印本，尚未经同行评审。

研究者利用癫痫监测患者的立体定向脑电图高伽马活动解码15个语义类别，分类准确率达29.8%（随机水平6.7%），为语言BCI提供了语义解码的可行性证据。该研究为预印本，尚未经同行评审。

非侵入式脑机接口面临学习效率与控制精度挑战，尤其对无经验用户。一项新研究提出感觉引导的联合学习框架，将人类运动学习与自适应机器学习结合。在31名无经验参与者中，一维在线离散准确率达86.0%，二维达77.5%，连续控制准确率分别为77.5%和66.9%。触觉引导减少用户探索、加速神经适应，样本重加权使解码器更新与人类学习轨迹对齐。该框架将脑机接口训练从被动校准转变为主动的人机联合学习，为沟通与康复提供实用可扩展的神经接口。论文由卡内基梅隆大学团队完成，发表于《自然·通讯》。

预印本研究提出MOJO训练框架，将掩码自编码与监督学习结合，用于脉冲级神经数据解码。在猴子运动皮层、小鼠多脑区记录及人类语音皮层脑电数据上，MOJO均优于纯监督训练模型，尤其在标签受限的少样本微调场景中提升明显。该方法还改善了神经元表征的可解释性，为利用无标签数据训练神经基础模型提供了新路径。该研究于2026年7月15日上传至arXiv预印本平台，尚未经同行评审。