上海AI Lab等发表论文：审计EEG基础模型到底捕获了什么

上海人工智能实验室联合上海交通大学、同济大学、复旦大学、休斯顿大学发表研究，系统审计EEG基础模型编码和使用哪些经典脑电特征。研究覆盖CSBrain、CBraMod和LaBraM三个模型、5个临床任务、63个手工特征共945个审计单元，89.6%通过编码标准，68.6%为representation-causal，频域特征贡献最强，确认使用的特征平均恢复基础模型相对随机基线优势的79.3%。