脑机百科消息(bciwiki.com)，候选分数融合框架CORTIVA让EEG到图像检索的Top-1准确率做到73.5%，相关预印本于2026年8月2日上传至arXiv。CORTIVA让三条解码路线对齐到异构视觉目标，独立为同一候选库打分，仅在排序前合并温度缩放的分数向量，从而保留互补证据。
研究显示，在200选1的THINGS-EEG2基准上，CORTIVA在10名被试上达到Top-1准确率73.5%、Top-5达95.3%，超最强已报告基线10.3和5.4个百分点。用模态特定神经编码器时，同一融合原则在THINGS-MEG上达到Top-1为42.4%。作者称，匹配的路由移除重训练和四项权重对照表明，CORTIVA的增益来自整合互补路由分数，且在均匀加权下依然成立，无需专门的加权规则。该研究为预印本，尚未经过同行评审。