脑机百科消息(bciwiki.com)，据arXiv，预印本《Neural Decoding as Cognitive Inference》于2026年10月8日上传，尚未经同行评审。研究探讨如何从持续变化的神经活动中提取稳定的认知状态，并提出将神经解码重构为受脑内先验约束的认知推断。
该方法受到贝叶斯脑理论启发，即借助先验信息解释观测。作者指出，既有神经解码方法基于刺激—反应原则，将神经观测映射到预先定义的外部标签，可能捕捉到特定记录中的伪相关。新方法则以脑内先验为约束，生成作者所称的“元神经语义表征”，即对神经观测形成的高层语义表示。
解码实验涵盖5种神经记录模式和3个认知领域：运动、感知和内部意念。研究报告，该方法重新组织了神经观测表征的几何结构，生成的元神经语义表征在不同认知任务间呈现一致的几何关系，并能从变化的神经观测中恢复稳定认知状态。
作者将这一结果解释为：大脑可能通过对变化神经活动进行认知推断来维持相对稳定的认知，而不需要固定的神经活动模式。这是作者提出的机制解释，不等同于已经确证大脑维持认知稳定的机制。