脑机接口 / BCI

Brain-Prompt Injection: A Route-Safety Audit for BCI-LLM Agents

脑提示注入：BCI-LLM代理的路径安全审计

Jianwei Tai

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 EEG解码 ：BCI(title,title_cn)；EEG(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出路径安全审计契约，通过分离定理和共形校准量化BCI-LLM代理中脑信号注入攻击的风险，实验证明确认通道可降低路由风险。

Interpretable Electrophysiological Features of Resting-State EEG Capture Cortical Network Dynamics in Parkinsons Disease

可解释的脑电图特征捕捉帕金森病静息态皮层网络动态

Antonios G. Dougalis

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,abstract)；cortical(title,abstract)；分类 q-bio.NC

AI总结 研究通过可解释的脑电图特征区分帕金森病神经状态，发现标准特征在区分用药状态上表现最佳，动态特征在区分患者与健康对照方面具有竞争力，揭示了疾病和用药状态下的脑电特征变化。

Comments 28 pages; 6 Figures, 5 tables; 3 Supplementary Figures, 1 Supplementary Table; Original Research Report

Pretrained, Frozen, Still Leaking: Auditing Cross-Encoder Attribute Transfer in EEG Foundation Models

预训练、冻结、仍在泄露：脑电图基础模型中跨编码器属性转移的审计

Jianwei Tai

机构 * Jianwei Tai（Tai Jianwei） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,abstract)

AI总结 提出跨编码器桥接攻击，证明单一端点审计无法检测属性泄露，并引入审计端点分歧分数（AEDS）作为联合发布决策规则。

REACT 2026: The Fourth Multiple Appropriate Facial Reaction Generation Challenge: Personalised MAFRG and Appropriate EEG Reaction Prediction

REACT 2026：第四届多适切面部反应生成挑战赛：个性化MAFRG与适切脑电反应预测

Siyang Song, Micol Spitale, Zijian Wu, Xiangyu Kong, Cheng Luo, Cristina Palmero, German Barquero, Sergio Escalera, Michel Valstar, Mohamed Daoudi, Fabien Ringeval, Andrew Howes, Elisabeth Andre, Hatice Gunes

机构 * University of Exeter（埃克塞特大学） ； Politecnico di Milano（米兰理工大学） ； Nanjing University of Science and Technology（南京理工大学） ； King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学） ； King's College London（伦敦国王学院） ； Universitat de Barcelona（巴塞罗那大学） ； University of Nottingham（诺丁汉大学） ； IMT Nord Europe（IMT 北欧欧洲） ； Université Grenoble Alpes（格勒诺布尔-阿尔卑斯大学） ； University of Augsburg（奥格斯堡大学） ； University of Cambridge（剑桥大学） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(title,abstract)

AI总结 提出REACT 2026挑战赛，鼓励开发机器学习模型，用于生成个性化、适切、多样、真实且同步的人类面部反应，并引入个性标签和脑电记录，探索新的一对多个性化面部反应生成设置。

Comments arXiv admin note: text overlap with arXiv:2505.17223

Barycentric Projections of Optimal Transport Plans on Riemannian Manifolds

黎曼流形上最优传输计划的重心投影

Kisung You

机构 * Baruch College（巴彻学院） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 提出黎曼流形上传输耦合的重心投影框架，通过条件Fréchet均值得到最佳确定性映射，并定义条件方差Monge缺陷，实验验证了内在投影与切向投影的不同作用。

Next-Token Prediction Learns Generalisable Representations of Sleep Physiology

下一个词预测学习睡眠生理学的可泛化表示

Jonathan F. Carter, Lionel Tarassenko

机构 * Institute of Biomedical Engineering, University of Oxford（牛津大学生物医学工程研究所） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)

AI总结 提出Hypnos模型，通过下一个词预测目标，从多模态生理信号中学习可泛化表示，在睡眠阶段分类和房颤检测等任务上显著优于现有基础模型。

Modeling semantic association in self-paced reading with language model embeddings

使用语言模型嵌入建模自定步速阅读中的语义关联

Sara Møller Østergaard, Kenneth Enevoldsen, Afra Alishahi, Bruno Nicenboim

机构 * Department of Computational Cognitive Science, Tilburg University（蒂尔堡大学计算认知科学系） ； Center for Humanities Computing, Aarhus University（奥胡斯大学人文计算中心） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract,abstract_cn)

AI总结 本研究使用语言模型嵌入的十种实现方式量化语义关联，通过贝叶斯模型分析其对N400和自定步速阅读时间的影响，发现句子嵌入能可靠捕捉超出词可预测性的语义关联。

A dual-system approach for epilepsy diagnosis: integrating mamba-Bi-LSTM architecture with SHAP-based verification

一种双系统癫痫诊断方法：融合Mamba-Bi-LSTM架构与基于SHAP的验证

Mufeng Chen, Jia Xie, Fuchang Luo, Quansheng Ren

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)；分类 eess.SP

AI总结 提出双系统智能诊断框架，主判别系统结合Mamba与Bi-LSTM实现高精度，验证系统通过SHAP提供可解释性，准确率从92.6%提升至98.7%。

Comments 18 pages, 11 figures, 16 tables

Journal ref Biomedical Engineering Advances 11 (2026) 100218

AudioSAE: Towards Understanding of Audio-Processing Models with Sparse AutoEncoders

AudioSAE：利用稀疏自编码器理解音频处理模型

Georgii Aparin, Tasnima Sadekova, Alexey Rukhovich, Assel Yermekova, Laida Kushnareva, Vadim Popov, Kristian Kuznetsov, Irina Piontkovskaya

机构 * Huawei Noah’s Ark Lab（华为诺亚实验室） 纠错

专题命中 EEG解码 ：EEG(abstract)

AI总结 本文在Whisper和HuBERT的编码器层训练稀疏自编码器（SAE），评估其稳定性和可解释性，并展示其在特征解耦、概念擦除、语音检测优化及与人类脑电活动对齐方面的实用价值。

Comments Accepted to EACL 2026, main track

Journal ref Proceedings of EACL 2026, pages 3221-3254