脑机百科消息(bciwiki.com)，研究团队提出一种名为任务条件潜在对齐（TCLA）的框架，在七个非人类灵长类动物数据集上的长期跨会话评估中取得0.476±0.014的平均R²，负R²失败率为6.8%。该研究于2026年9月23日上传至arXiv预印本平台，尚未经同行评审。作者为Canyang Zhao、Bolin Peng、J. Patrick Mayo、Ce Ju和Bing Liu。
侵入式脑机接口难以实现长期稳定的神经解码，原因在于不同记录会话之间采集到的神经元群体会发生变化。论文指出，现有潜在对齐方法在跨会话适配时可能忽略与任务相关的结构。TCLA先利用神经信号重建和连续行为监督，从源会话中学习一个低维表示；在适配目标会话时固定这一共享表示，并针对每种任务条件分别对齐源会话与目标会话的分布，将目标会话的神经活动映射进源潜在空间。
据论文摘要，在1,356对受试者内会话对中，TCLA的平均R²为0.371±0.009，失败率为6.8%；在2,134对受试者间会话对中，平均R²为0.218±0.004，失败率为12.9%，作者称明显优于对比方法。作者认为，保留与行为相关、依赖任务的潜在结构，提升了解码在不同记录会话和受试者之间的稳定性。该研究的源代码已公开。