脑机接口 / BCI

Scientific Machine Learning of Chaotic Systems Learns Reduced-Order Equations for Neural Populations

混沌系统的科学机器学习发现神经群体的支配方程

Anthony G. Chesebro, David Hofmann, Vaibhav Dixit, Earl K. Miller, Richard H. Granger, Alan Edelman, Christopher V. Rackauckas, Lilianne R. Mujica-Parodi, Helmut H. Strey

机构 * Department of Biomedical Engineering and Laufer Center for Physical and Quantitative Biology, State University of New York at Stony Brook, NY, USA（生物医学工程系和物理与定量生物学拉夫中心，石溪大学纽约州立大学 Stony Brook 分校） ； Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Massachusetts General Hospital and Harvard Medical School, MA, USA（Athinoula A. Martinos 生物医学成像中心，麻省总医院和哈佛医学院） ； Computer Science and Artificial Intelligence Lab, Massachusetts Institute of Technology, MA, USA（计算机科学与人工智能实验室，麻省理工学院） ； Picower Institute for Learning and Memory, Massachusetts Institute of Technology, MA, USA（记忆学习研究所，麻省理工学院） ； Psychological and Brain Sciences, Dartmouth College, NH, USA（心理学与脑科学系，达特茅斯学院） ； Santa Fe Institute, NM, USA（圣菲研究所） 纠错

专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG

AI总结 该研究提出PEM-UDE方法，通过科学机器学习从混沌系统中发现可解释的支配方程，成功恢复噪声污染数据中的动态，并在神经群体中推导出符合生物约束的新方程。

Comments 54 pages, 10 figures

Explanations of Large Language Models Explain Language Representations in the Brain

大语言模型的解释可解释大脑中的语言表征

Maryam Rahimi, Mohammad Reza Daliri, Yadollah Yaghoobzadeh

专题命中 神经信号处理 ：cortical(abstract)；分类 q-bio.NC

AI总结 该研究探究LLM与脑语言表征对齐的驱动因素，利用XAI的归因方法结合fMRI数据，发现梯度归因可稳健对齐脑活动，且不同层归因的特性与脑区域对齐模式存在差异。

MoDAl: Self-Supervised Neural Modality Discovery via Decorrelation for Speech Neuroprosthesis

MoDAl: 基于去相关的自监督神经模态发现用于语音神经假体

Yuanhao Chen, Peter Chin

机构 * Dartmouth College（达特茅斯学院） 纠错

专题命中 BCI数据与评测 ：cortical(abstract)；分类 q-bio.NC、cs.LG、cs.HC

AI总结 提出MoDAl框架，通过对比学习和对齐损失与去相关损失之间的协同作用，从多脑区发现互补神经模态，在Brain-to-Text Benchmark '24上将词错误率从26.3%降至21.6%。

Comments Accepted at ICMI 2026