脑机百科消息(bciwiki.com)，自适应解码器在提升脑机接口（BCI）即时表现的同时，还会从根本上改变运动皮层的神经表征结构。华盛顿大学与蒙特利尔大学团队2026年9月15日在《Nature Communications》发表的研究显示，两只恒河猴使用自适应解码器练习二维光标控制任务数天后，承载任务相关信息的神经元数量显著减少——达到80%分类准确率所需的神经元比训练初期更少（p = 9.8 × 10⁻⁴），而使用固定解码器的对照实验中未观察到这一现象。
研究团队使用128通道微丝电极阵列记录猕猴运动皮层和前运动皮层活动，任务为八方向二维光标到达任务。猕猴J使用SmoothBatch自适应解码器（7个学习序列，每序列至少四天），猕猴S使用ReFIT自适应解码器（3个学习序列）。在群体水平上，任务信息同样集中到少数几个神经模式中，这些模式仅占群体方差的一小部分。神经网络模型提示，自适应解码器直接促成了更紧凑的表征；研究者认为，这可能是因为解码器改变了长期学习中信用分配所依赖的误差信息。研究团队指出，这一发现意味着辅助算法在实际脑机接口设计中不仅需要关注即时性能，还须考虑对大脑学习方式的长期影响。该研究在非人灵长类动物上完成，尚未在人体中验证。