脑机接口行业技术范式转变需求 - 脑机接口被视为连接人类智能与人工智能的终极界面，其核心在于高精度的脑信号解码[2] - 当前脑电信号解码技术主要依赖任务特定的深度学习模型，存在缺乏通用性与跨任务迁移能力的致命短板[2] - 传统模型难以适应复杂、多样、动态的人脑信号，导致BCI系统停留在彼此孤立的"专才"应用阶段[2] CSBrain脑基础模型技术创新 - CSBrain模型引入跨尺度时空标记化模块，通过多尺度时空卷积核提取脑电信号特征并生成多粒度脑电tokens[6] - 模型采用结构化稀疏注意力模块，将计算复杂度从O(N²)降低至O(N·k)，有效抑制脑电噪声带来的虚假关联[7] - 该模型采用掩码自预测的自监督预训练范式，基于TUEG数据集中超过9000小时的脑电信号数据完成大规模预训练[8] 实验验证与性能表现 - 研究团队在11个代表性脑解码任务、16个公共数据集上验证，涵盖运动想象、情绪识别、癫痫检测等关键BCI应用场景[12] - CSBrain在11项任务平均结果中较当前SOTA模型实现3.35%的整体性能提升[12] - 在运动想象任务上的准确率指标较SOTA模型提升5.2%，在癫痫检测任务上的AUC-PR指标提升7.6%[12] 行业应用前景与发展方向 - CSBrain为多达11类BCI应用提供有效支撑，为脑基础模型提供新的架构设计思路[13] - 该技术为下一代脑机接口的设计打开全新可能，推动脑科学与人工智能的深度交汇[13] - 随着数据规模扩展与计算能力提升，脑基础模型研究有望在更广泛的脑-AI融合场景中发挥更大作用[14]