非侵入式 EEG 破解默读秘密

Decoding silent reading from non-invasive EEG

解读内心独语面临数据匮乏的难题，本研究另辟蹊径，将默读作为可扩展的代理任务。团队利用 19 通道干电极 EEG 设备，对单一受试者进行了长达 49 小时的密集采样，累计处理约 24 万个单词。通过结合卷积 EEG 编码器与因果 Transformer，并采用 CLIP 风格的对比学习目标，成功将短时 EEG 窗口与大语言模型的词嵌入对齐。结果显示，解码性能随数据量呈对数线性增长且未见饱和，证明从 EEG 中恢复开放词汇的单词级信息是可行的，当前瓶颈在于数据量而非技术上限。