猕猴前顶叶皮层多区域同步记录用于自然手部交互任务研究
一项预印本研究记录了恒河猴在执行40种不同手-物交互条件时的前顶叶皮层神经活动与手部运动学数据。该数据集涵盖初级运动皮层、前顶叶等多个脑区的同步信号，旨在解决现有脑机接口研究中运动自由度受限及依赖单一皮层区域的问题，为解码灵巧手部控制提供资源。
推荐理由：该预印本提供了猕猴前顶叶多区域同步记录与自然手动作数据集，有助于突破单脑区解码局限并支持复杂手部行为研究。
#数据/基准
Europe PMC · 脑机接口文献精选AI 评分6565
脑机智能在线 · 公众号精选AI 评分8484 华中科技大学团队发布EEG-FM-Compass：55个脑电基础模型的全面基准评测
华中科技大学伍冬睿教授团队在《国家科学评论》发表EEG-FM-Compass，系统梳理55个脑电基础模型，并在涵盖9类BCI范式的13个数据集上评测12个开源基础模型和8种专家基线。
推荐理由：这是迄今覆盖面最大的脑电基础模型基准评测，读者可以据此校准对预训练模型与轻量专家模型差距的预期。
脑机前沿 · 公众号精选AI 评分7878 浙大团队发布BrainBench：用17个数据集检验大模型脑电分析能力
浙江大学脑机智能全国重点实验室团队发布BrainBench基准，用17个数据集、172个任务、4K+真实实例检验大模型能否按自然语言指令完成可验证的EEG分析。评测13个API模型、超10万次执行，头部模型Overall约70+，跨模态生理整合最难；结构化Agent在数值校验和跨实例稳定性上更稳，自由写码（CodeAct）更灵活，Hard任务上分数常掉到三十多。开推理有用但猛堆推理收益有限。
推荐理由：原文介绍了BrainBench基准的构成与五条主要结果，读者可据此了解当前大模型做端到端脑电分析的能力分布与执行范式差异。
已经到底了