Universal rhythmic architecture uncovers two modes of neural dynamics
这篇 Nature Communications 论文重新组织了脑振荡的基本分类：传统上只按频段看 alpha/beta/gamma 等 oscillations，但作者加入 rhythmicity 维度，区分 sustained rhythm 和 burst-dominated transient dynam...
MR-AIV reveals in vivo brain-wide fluid flow with physics-informed AI
这篇 Science Advances 论文提出 MR-AIV，用 physics-informed AI 从动态增强 MRI 中重建三维脑内流体速度场，目标是测量过去难以直接观测的脑范围脑脊液和间质液输运。 框架包含专门的物理约束架构和优化方法，不仅输出 brain-wide velocity maps，还估...
Sparse-to-dense coding transformation between hippocampal areas CA3 and CA1
这篇 Nature 论文重新解释海马 CA3 和 CA1 的功能分工：小环境里两者位置编码看似相似，但在 130–200 米长隧道中同时记录果蝠 CA3/CA1 后，差异变得清楚。 核心发现是 CA3→CA1 存在 sparse-to-dense coding transformation：CA3 主要采用超稀...
Computational neural dynamics of goal-directed visual attention in macaques
这篇 Science Advances 论文研究真实视觉搜索中，目标、记忆、眼动和多脑区表征如何共同支持 goal-directed visual attention。 作者在猕猴自由注视搜索任务中记录 V4、IT、OFC 和 LPFC，发现群体活动能在 cue、delay 和 search 阶段动态表征类别、...
Reward magnitude determines reinforcement learning efficiency
这篇 Science 论文直接重新检验动物强化学习实验中一个常见默认假设：为了增加试次数，单次奖励通常被设计得很小，但这可能系统性低估了学习效率。 作者在多个行为范式中发现，特别大的奖励可以显著提升初始学习效率，并把这种提升拆分为 session 内学习、跨 session 学习和任务参与度等不同成分。 机制上...
Neural representation of action symbols in primate frontal cortex
这篇 Nature 论文处理智能和泛化的核心机制问题：大脑是否真的存在可重组的离散 action symbols，而不只是连续分布式运动表征。 猕猴在 drawing-like task 中表现出 stroke-level action elements 的三个符号特征：对低层运动参数不变、具有离散类别结构、并...
A critical initialization for biological neural networks
这篇 Nature 论文直接连接生物神经网络和人工网络初始化问题：脑内自发大尺度活动为何能在单神经元快速时间常数之外形成持久协调模式。 作者发现小鼠大规模神经记录的 eigenvalue spectrum 和动力学性质，可由 critically normalized random symmetric matr...
Feature-specific threat coding in lateral septum guides defensive action
这篇 Nature 论文研究大脑如何把威胁线索、过去经验和内部状态整合成具体防御行动，聚焦 limbic forebrain 中 lateral septum 的 CRHR2-expressing neuron population。 作者结合单细胞钙成像、分子测序和回路解析，刻画 LSCrhr2 神经元的空间...
FPED: A Functional-Network Prior-Guided Mixture-of-Experts Framework for Interpretable Brain Decoding
FPED introduces a functional-network-prior mixture-of-experts framework for fMRI visual decoding, avoiding the common practice of flattening brain signals i...
Brain activity, disruption and connectivity comparisons identify origins of human metacognition in other primates
This Nature Human Behaviour paper investigates the evolutionary and neural origins of prospective metacognition by comparing humans and macaques across beha...
Unsupervised visual learning is revealed for task-irrelevant natural scenes due to reduced attentional suppression effects in visual areas
This Nature Communications paper reopens the question of unsupervised visual perceptual learning by showing that task-irrelevant natural scenes can produce...
Distributed neural codes of the 3D position in the marmoset frontal cortex and hippocampus
这篇 Nature Communications 论文研究灵长类大脑如何编码三维空间位置。作者结合狨猴无线多通道记录与 3D 自由觅食任务，在更接近自然行为的三维空间中同时观察 frontal cortex 和 hippocampus 的位置编码。 核心发现是，额叶皮层和海马都存在大量 3D place cel...
Fast efficient coding and sensory adaptation in gain-adaptive recurrent networks
This Nature Communications paper proposes a gain-adaptive recurrent sensory network that reconciles fast sensory adaptation with efficient-coding theory. Th...
NeuroAtlas: Benchmarking Foundation Models for Clinical EEG and Brain-Computer Interfaces
NeuroAtlas evaluates EEG foundation models across a large collection of clinical EEG and BCI datasets, covering epilepsy, sleep, brain-age estimation, and i...
Cortical knowledge structures guide word concept learning
This Nature Communications paper studies how prior cortical knowledge structures guide new word-concept learning and generalization from limited examples. T...
Subspace communication in the hippocampal–retrosplenial axis
这篇 Nature 论文研究 hippocampus 和 retrosplenial cortex 之间如何在记忆与导航中进行灵活通信，而不是只描述单一区域编码。 作者在小鼠行为任务中进行最高 1,024 channel 的大规模记录，同时覆盖 DG、CA3、CA2、CA1 和 RSC，并用 partial c...
Fluctuating internal states mediate neural–behavioral covariations in V1
这篇论文关注一个对主动感知和 NeuroAI 都很关键的问题：行为表现与早期视觉皮层活动之间的协变，是否只是读出噪声，还是由内部状态对感觉处理的调制产生。 作者在执行反应时视觉检测任务的猕猴中记录单个 V1 神经元膜电位，发现多数 V1 神经元在目标出现前会逐渐去极化，并且这种 buildup 的波动与反应时相...
Human gloss perception reproduced by tiny neural networks
这篇 Nature Human Behaviour 论文把人类 gloss perception 用小型神经网络复现，价值在于说明某些视觉材料知觉可能不需要庞大黑箱模型。 它对 AI 的启发是模型规模和认知机制之间的关系：如果 tiny neural networks 能复现人类光泽感知，说明该知觉可能依赖相对...
CORTEG: Foundation Models Enable Cross-Modality Representation Transfer from Scalp to Intracranial Brain Recordings
CORTEG investigates whether pretrained scalp-EEG foundation models can be adapted to intracranial ECoG decoding, reducing the need for extensive per-patient...
Real-time brain-controlled selective hearing enhances speech perception in multi-talker environments
这篇 Nature Neuroscience 论文关注实时脑控选择性听觉，在多说话人环境中增强语音感知。它直接触及 attention、auditory scene analysis 和 closed-loop BCI。 它对 AI 的外溢在于 closed-loop selection：系统需要从神经信号中识...
Tuft dendrites in frontal motor cortex enable flexible learning
这篇 Science 论文研究大脑已经学会一套规则之后，如何在环境变化时重新学习和切换规则。作者聚焦小鼠 anterolateral motor cortex 中 layer 5b pyramidal neurons 的 apical tuft dendrites，追问这些树突是否是灵活学习的关键计算位置。 核...
Decoding Alignment without Encoding Alignment: A critique of similarity analysis in neuroscience
这篇论文值得收录不是因为它给出新模型，而是因为它直接挑战 neuroscience / NeuroAI 里常用的 similarity analysis 解释方式。它强调 decoding alignment 不能推出 encoding alignment。 这个 critique 对 AI 有明确外溢价值。当...
Human hippocampal ripples coordinate planning sequences and compositional representations in neocortex
这篇 Nature Neuroscience 论文研究人脑如何在新问题中重组熟悉元素，核心是 hippocampus 与 mPFC 如何通过 ripples/replay 支持 planning 与 compositional inference。 作者在 28 名癫痫患者中同时记录 hippocampus 和...
Prefrontal to ventral tegmental area dynamics drive contingency degradation
这篇 Nature 论文把认知灵活性中的“停止追逐旧奖励线索”具体化为可建模、可记录、可操控的 contingency degradation 信号。 作者在经典 reward prediction error 模型中加入 meta-learning 参数，构建 meta-RPE 模型，更准确解释小鼠在 cue...
Modeling attention and binding in the brain through bidirectional recurrent gating
这篇 Nature Communications 论文直接面向 attention 与 binding 的统一计算模型，而不是只做行为现象解释。 作者提出 bidirectional recurrent gating：feedforward pathway 抽取视觉特征，top-down 和 lateral c...
A communication subspace relays context-dependent actions from human prefrontal to motor cortex
这篇 Nature Neuroscience 论文研究人类前额叶如何把依赖任务上下文的行动信息传递给运动皮层。 作者使用人类直接脑记录，发现跨区群体活动并非全维度广播，而是通过特定 communication subspace 高效中继行动信息。 这与本库此前收录的 hippocampal-retrosplen...
Spurious alignment between large language models and brains can emerge from non-robust methods and overlooked confounds
这篇 Nature Communications 论文直接质疑 LLM-brain alignment 研究中的方法学稳健性。 作者跨多个模型、方法和三个常用神经数据集分析 neural predictivity，发现 shuffled train-test splits 曾导致有影响力但虚假的结论。 他们还显...
A septo–entorhinal GABAergic pathway that enables switching between episodic memories
这篇 Nature Neuroscience 论文研究旧记忆和新记忆在提取时如何被切换，而不是只研究单个记忆如何形成。 作者识别出 septo-entorhinal GABAergic pathway，在记忆提取和更新时控制 episodic memories 之间的灵活切换。 这说明记忆系统可能有专门的切换/...
The prefrontal cortex controls memory organization in the hippocampus
这篇论文清楚回答了一个很核心的记忆问题：大脑怎样在需要时把旧记忆与新经验整合起来，同时又避免把无关记忆错误地串在一起。作者给出的答案是，ventromedial prefrontal cortex 会在时间上逐步介入，作为 memory integration 的上层控制器。 真正让它过本库神经科学高门槛的是机...
Thalamocortical regulation of prefrontal stability enables abstract rule generalization
这篇 Science Advances 论文研究抽象规则如何跨感觉通道泛化，这是认知灵活性和概念迁移的核心问题。 作者发现 mPFC 神经元能跨模态编码任务规则，而 mediodorsal thalamus 到 mPFC 的投射对这种稳定表征是因果必需的。 抑制该通路会使 mPFC 表征不稳定并损害规则迁移；增...
Towards a general-purpose foundation model for functional MRI analysis
这篇论文抓的是 fMRI 分析里一个越来越明显的结构性问题：现有 pipeline 高度依赖繁琐预处理和任务特定模型，结果是可复现性和跨任务迁移一直很差。NeuroSTORM 试图把这条链条改造成 foundation-model 范式，直接从 4D fMRI volume 学通用表征。 它的规模也足够说明问题...
Dual computational systems in the development and evolution of mammalian brains
这篇 Science Advances 论文解释了哺乳动物脑演化中一个长期现象：边缘系统相关结构与新皮层之间存在稳定的反向协变。作者不是把脑演化解释成从低级到高级的线性扩张，而是提出前脑中可能存在两类不同计算系统之间的资源竞争。 方法上，作者把任务优化后的人工神经网络表征映射到类似前脑皮层的二维表面。视觉、体感...
Astrocytes connect specific brain regions through plastic networks
这篇 Nature 论文把星形胶质细胞从局部支持细胞重新放回脑区通信框架中：作者显示远距离脑区通信不只由神经元轴突承担，gap junction 耦合的 astrocyte 也能形成选择性跨区域网络。 方法上，研究构建了用于整脑尺度追踪 astrocyte gap-junction 网络的体内标记策略，结合活体...
Constituent-constrained word prediction during language comprehension
这篇论文对 NeuroAI 的价值很直接：它正面检验了“人脑语言系统是否像 LLM 一样以 next-word prediction 为中心目标”这个近几年被大量借用的假设。结果是否定得很有分量的。作者发现，大脑对下一个词的预测不是无条件追求最大精度，而是受到 constituent 边界和句法组块结构的系统约...
Intracortical brain-computer interface for navigation in virtual reality in macaque monkeys
这篇 Science Advances 论文把 BCI 从二维光标控制推进到更接近真实应用的三维虚拟导航。 系统使用 macaque primary motor、dorsal premotor 和 ventral premotor cortex 的神经信号，实时解码 3D sphere/avatar veloc...
Interactions across hemispheres in prefrontal cortex reflect global cognitive processing
这篇 Nature Communications 论文追问 PFC 中跨试次共同波动到底是局部噪声、双半球耦合，还是更大尺度的认知状态信号。 作者利用跨半球 PFC 神经记录和群体分析，研究 prefrontal population activity 中 shared variability 的来源，并将其与...
A shared code for perceiving and imagining objects in human ventral temporal cortex
视觉意象一直被视为理解 generative perception 的核心窗口，但人类大脑里“看见一个物体”和“想象一个物体”是否真的调用同一套神经代码，过去长期缺少直接证据。大多数相关论断依赖 fMRI 或间接推断，难以在单神经元层面判断想象是否真的是对感知表征的再激活。 这篇工作在人体腹侧颞叶皮层的单神经元...
Human-like cognitive generalization for large models via mental representation-guided supervision
这篇 Nature Communications 论文正面研究如何把人类 mental representations 作为监督信号注入大模型，而不是只比较脑和模型表征相似性。 方法用少量脑信号构造 mental representation-guided supervision，把人类概念结构迁移到 DNN/...
Dopaminergic mechanisms of dynamical social specialization
这篇 Nature 论文研究群体分工不是预设角色，而是如何从个体互动、资源竞争/合作和多巴胺调制中动态形成。 作者在半自然觅食环境中长期追踪小鼠三元组，结合神经记录和整合强化学习与社会条件的计算模型，发现同基因个体也会在群体约束下形成稳定 worker-scrounger 或更均匀协作策略。 关键机制是 VTA...
A foundation model of vision, audition, and language for in-silico neuroscience
如果神经科学想真正和 foundation model 接轨，关键不只是做一个更高分的 encoding model，而是把跨视觉、听觉和语言刺激的大规模脑响应预测统一到同一个可泛化模型接口上。TRIBE v2 的定位正是这样：它试图把人类大脑对几乎任意 sight or sound 的反应，建模为一个可 ze...
Reverse predictivity for bidirectional comparison of neural networks and biological brains
这篇论文针对 NeuroAI 里一个长期存在但经常被忽略的问题：我们通常只看人工神经网络能否预测脑神经反应，也就是单向的 forward predictivity，却很少反过来问脑神经活动是否也足以恢复模型内部表征。如果一个模型只在单向映射上看起来像脑，但其内部大量维度无法被真实神经群体回收，那么这种“对齐”就...
Adversarial AI reveals mechanisms and treatments for disorders of consciousness
这篇 Nature Neuroscience 论文不是普通疾病分类，而是把 AI 用作 consciousness disorder 的机制发现和干预假设生成工具。 作者构建 generative adversarial AI framework：一侧是从 680,000+ 十秒神经电生理样本训练的意识检测深度...
Computational framework to predict and shape human-machine interactions in closed-loop, co-adaptive neural interfaces
这篇论文处理的是神经接口和脑机接口里一个很关键但长期缺少统一分析工具的问题：一旦用户和解码器都在闭环中同时学习，系统就不再是“模型适配人”或“人适配模型”的单边过程，而变成了两个学习者相互耦合的动态系统。过去这类 co-adaptive neural interface 大多依赖经验调参，很难在设计阶段就预测不...
Neural circuit models for evidence accumulation through choice-selective sequences
This Nature Communications paper revises the standard view that evidence accumulation depends mainly on persistent neural activity. It focuses on experiment...
Noradrenaline causes a spread of association in the hippocampal cognitive map
This Nature Communications paper addresses a core memory tradeoff: cognitive maps must support inference across related experiences while preserving veridic...
A neural signature of adaptive mentalization
这篇论文讨论人类在动态社会互动中如何根据对手的复杂程度调整“心智化”策略。作者把互动博弈、计算建模和 fMRI 结合起来，追踪人在博弈过程中如何更新对他人心智的估计。 核心新意在于它不仅报告某些脑区与心智化有关，而是给出了一个可操作的神经签名，用来刻画个体对社会复杂度变化的适应幅度，并展示这种神经模式对现实中的...
Regional specialization in prefrontal cortex manifests in the reliability of task progression codes
这篇论文研究的是前额叶皮层不同区域如何编码“任务正在推进到哪一步”。核心发现不是简单地说前额叶有分工，而是指出这种分工体现在 `task progression code` 的可靠性上：不同前额叶子区对任务阶段、行为序列和上下文进展的表征稳定性不同，因此在执行复杂任务时承担了不同的功能角色。 从认知科学角度看...
Linking neural manifolds to circuit structure in recurrent networks
问题与背景：神经科学里常用两种描述神经活动的语言：一是单神经元的功能选择性，二是群体活动的低维神经流形。但二者如何共同受底层回路结构约束，一直缺乏统一解释。 方法/新意：作者在一族递归网络模型中，把 circuit structure、single-neuron properties 和 low-dimensi...
Temporal predictions as motor readouts of sensory predictions
问题与背景：预测加工研究通常把“何时出现”与“会出现什么”分开讨论，但真实感知中二者几乎总是同时存在。这篇论文针对的就是 temporal prediction 与 content prediction 如何在脑内耦合的问题。 方法/新意：作者结合 MEG、相位耦合分析和内容解码，提出 temporal pre...
Task learning increases information redundancy of neural responses in macaque visual cortex
问题与背景：任务学习如何改变感觉皮层的编码结构，是认知神经科学中的基本问题。经典观点往往强调学习降低冗余、提高效率，但这与贝叶斯式分布式编码直觉并不总一致。 方法/新意：这篇 Science 工作跟踪猕猴 V4 在学习视觉判别任务过程中的群体响应，直接比较‘学习降低冗余’和‘学习提高冗余’两种理论预测。结果支持...
Brain-Semantoks: Learning Semantic Tokens of Brain Dynamics with a Self-Distilled Foundation Model
这篇论文针对 fMRI foundation model 的一个核心错位提出了修正：现有很多方法仍围绕 masked reconstruction 或局部区域重建来训练，因此更容易学到对噪声和时间波动敏感的低层表示，而不是适合认知与疾病表型预测的稳定脑动态表征。作者把目标从‘重建信号’改成了‘提取抽象而稳定的脑...
Bilingual language processing relies on shared semantic representations that are modulated by each language
问题与背景：双语加工长期围绕一个核心争论展开：两种语言在大脑中是否依赖共享语义表征，还是分别调用彼此独立的神经机制。这个问题不只是双语研究内部的经典议题，也关系到语义表示是否具有跨语言的统一组织原则。 方法/新意：作者结合脑成像和计算语言表示，考察双语理解过程中共享语义空间与语言特异调制如何同时存在。论文的关键...
A cross-species neural foundation model for end-to-end speech decoding
This paper presents a neural foundation model approach for decoding attempted or imagined speech directly from neural activity into text, moving beyond casc...
Brain-OF: An Omnifunctional Foundation Model for fMRI, EEG and MEG
**问题与背景** 这篇论文围绕 brain foundation model / fmri / eeg / meg 展开，目标是解决该方向里已经明确存在、但仍未被主流方法稳定解决的核心问题。按当前仓库标准，它属于值得正式收录的新作，因为问题本身有持续研究价值，且不是单纯的数据集刷分或局部工程调优。 **方法/...
The network architecture of general intelligence in the human connectome
这篇论文讨论一般智力 g 是否来自单一区域，还是来自全脑网络拓扑的分布式组织。作者基于大样本人类 connectome 数据，分析了智力与网络结构之间的关系。 论文的新意在于它把一般智力与全脑分布式网络特征联系起来，强调长程弱连接、small-world 结构和跨模态控制网络的重要性，而不是把智力简化为某一个局...
Human hippocampal neurogenesis in adulthood, ageing and Alzheimer’s disease
这篇论文切入的是人类海马成年后是否仍存在神经发生、以及这种过程如何随老化和阿尔茨海默病改变这一长期争议问题。作者使用大规模单细胞和染色质层面的数据，试图把正常老化、认知韧性和疾病状态放在同一框架内比较。 真正的新意在于，它不只讨论“有没有成年神经发生”，而是进一步给出在正常老化、SuperAgers、临床前 A...
Compact deep neural network models of the visual cortex
这篇论文关注一个直接关系到神经科学建模和类脑 AI 的问题：要想逼近灵长类视觉皮层反应，是否必须依赖越来越大、越来越黑箱的深度网络。作者先用闭环实验和猕猴视觉数据训练大模型，再系统压缩模型规模，检验哪些计算成分是真正必需的。 论文的核心新意在于证明视觉皮层预测并不必然要求庞大网络。作者把一个约六千万参数的深层模...
Deciding for others alters metacognition leading to responsibility aversion
问题与背景：现实决策中，人们经常不是只为自己做决定，而是要为他人承担后果。论文关注的是这种“为他人决策”的场景如何改变元认知与责任规避倾向，这是社会决策与 metacognition 交叉中的关键问题。 方法/新意：作者通过行为实验和计算建模比较为自己与为他人决策时的信心、反应时和责任判断，揭示责任情境会系统性...
Vectorized instructive signals in cortical dendrites
- 分级：`颠覆性` - 正式标题：`Vectorized instructive signals in cortical dendrites` - 原文：`2026-02-25-N1_Vectorized_Teaching_Signals-Vectorized_instructive_signals_in_c...
Mapping concept and relational semantic representation in the brain using large language models
问题与背景：语义脑研究过去主要集中在概念本身如何被表征，而较少系统区分“概念表示”和“关系表示”。这篇工作试图进一步问：大脑如何从单个概念过渡到对象间的关系语义。 方法/新意：作者用大语言模型生成 concept-level 和 relation-level embeddings，并将其用于 fMRI repr...
Orbitofrontal cortex drives predictive filtering of sensory responses
## 这篇讲什么 这篇研究关注一个很基础的神经科学问题：大脑为什么能逐渐对重复、可预测的刺激“习惯化”，从而不过度响应熟悉信息。作者把这个问题放到 `predictive processing` 框架里，研究长期习惯化究竟来自感觉系统自身疲劳，还是来自更高脑区的自上而下预测调控。 ## 方法 作者在小鼠听觉系统...
Convolutional neural network models describe the encoding subspace of local circuits in auditory cortex
这篇 Nature Neuroscience 论文处理深度神经网络作为脑编码模型的关键弱点：预测强但难解释。 作者训练 CNN 预测 ferret auditory cortex 单神经元对自然声音的反应，然后通过 CNN output 对 input 的梯度做降维，得到每个神经元的 linear tuning...
Frequency-specific attentional mechanisms phasically modulate the influence of distractors on task performance
问题与背景：注意节律理论认为注意力并非连续稳定，而是在采样和转移状态之间波动，但这些节律性机制如何具体调制干扰刺激对任务表现的影响，仍缺少直接证据。作者关注的是不同频段的注意机制，是否会以相位依赖的方式改变 distractor 的干扰效应。 方法/新意：论文通过带有空间可预测 target 与 distrac...
deepmriprep: voxel-based morphometry preprocessing via deep neural networks
问题与背景 VBM 是结构脑影像研究里最常用的分析流程之一，但经典预处理工具链非常慢，在大规模 MRI 数据时代已经成为瓶颈。deepmriprep 试图解决的就是“如何用神经网络把结构 MRI 的标准预处理提速到真正可扩展”。 方法/新意 论文用深度学习分别替代 VBM 预处理中的关键步骤，包括 tissue...
A neural network for modeling human concept formation, understanding and communication
这篇论文试图解释人类如何从感觉运动经验中形成抽象概念，并把概念用于理解、迁移和交流。它不是一般的行为拟合模型，而是在概念形成与语义控制之间提出了一个明确的计算框架，因此同时落在认知建模和 NeuroAI 之间。 作者提出双模块的 CATS Net：一个模块负责把经验压缩成低维概念表征，另一个模块在概念门控下完成...
At-home movement state classification using totally implantable cortical-basal ganglia neural interface
这篇论文研究的是更接近真实世界的脑机接口问题：能否在受试者离开实验室、回到居家环境后，依然稳定地从全植入式神经接口中识别运动状态。相比实验室条件，这种场景更接近临床神经调控和长期闭环应用的真实需求。 论文的新意在于把皮层—基底节全植入式接口、设备端分类器和居家环境数据结合起来，验证 walking 等运动状态能...
YORU: Animal behavior detection with object-based approach for real-time closed-loop feedback
这篇论文解决的是多动物社会行为实时检测在神经科学实验里一直很难落地的问题。传统 pose estimation 方法在遮挡、接近接触和复杂互动场景下容易失效，尤其不适合需要毫秒级触发外部反馈的 closed-loop 实验。 方法上，作者提出 YORU，把行为本身当作“behavior object”来检测，而...
Duration between rewards controls the rate of behavioral and dopaminergic learning
这篇论文直接挑战了“联想学习主要依赖大量重复试错”的直觉。作者研究奖励之间的时间间隔如何调节行为学习速度以及多巴胺信号的变化，从而把学习效率与事件稀疏性联系起来。 核心新意在于证明学习信号并不只是由奖励本身决定，还受到奖励出现时机和稀有程度的强烈调制。换句话说，罕见事件可以触发更强的学习增益，这给传统 tria...
Episodic memory encoding fluctuates at a theta rhythm of 3–10 Hz
## 这篇讲什么 这篇研究讨论一个很基础但很关键的问题：为什么有些经历会被记住，而另一些很快消失。作者提出，记忆编码并不是连续稳定发生的，而是会以每秒数次的节律性窗口起伏；如果信息刚好落在“有利窗口”里，就更容易进入情景记忆。 ## 方法 作者在一个预注册实验中，对 `125` 名参与者采用高时间分辨率的密集采...
Humans can use positive and negative spectrotemporal correlations to detect rising and falling pitch
问题与背景：音高上升和下降的知觉通常被当作听觉系统中的基础能力，但其底层计算机制并不清楚。作者关注的是人类是否能利用正负 spectrotemporal correlations 来判断 pitch motion direction。 方法/新意：论文结合行为实验和神经成像，显示人类不仅能利用正相关，还能利用负...
Decentralized Attention Fails Centralized Signals: Rethinking Transformers for Medical Time Series
医疗时间序列建模，尤其是 EEG、ECG 这类多通道生物信号，通常不是由完全对等的 token 彼此自由交互而成，而更接近由少数中心性信号源驱动并向全局传播。本文把问题直接指向标准 Transformer 的结构失配：去中心化的全注意力机制并不适合这种“中心化源、全局观测”的医学时序数据，因此在长序列、多通道和...
A 7T fMRI dataset of synthetic images for out-of-distribution modeling of vision
This Nature Communications paper extends brain-model evaluation beyond natural-image in-distribution settings by releasing fMRI responses to synthetic image...
Training-Driven Representational Geometry Modularization Predicts Brain Alignment in Language Models
**问题与背景** 这篇论文围绕 brain alignment / representational geometry / language models 展开，目标是解决该方向里已经明确存在、但仍未被主流方法稳定解决的核心问题。按当前仓库标准，它属于值得正式收录的新作，因为问题本身有持续研究价值，且不是单纯...
Learning neuroimaging models from health system-scale data
这篇论文针对的是脑神经临床影像中的一个核心现实问题：如何利用健康系统规模的 MRI 数据训练可迁移、可部署的基础模型，让模型在多任务、多疾病和低标注条件下都可用。 论文的新意在于提出并训练了一个大规模神经影像基础模型路线，利用真实临床规模的数据而不是单一研究队列，证明统一预训练表征可以支持多病种诊断、报告辅助和...
A generalizable foundation model for analysis of human brain MRI
这篇 Nature Neuroscience 论文处理脑 MRI AI 的核心瓶颈：标注数据少、任务特异模型泛化弱、不同疾病和任务之间难复用。 作者提出 Brain Imaging Adaptive Core (BrainIAC)，用 self-supervised pretraining 学习 unlabel...
Hybrid neural-cognitive models reveal how memory shapes human reward learning
这篇论文重新审视了人类奖励学习能否被传统强化学习模型充分解释。作者把神经网络组件嵌入可解释的认知模型中，检验记忆机制在奖励学习中的作用是否比标准逐步更新的价值函数更关键。 新意在于提出并验证了一类混合神经—认知模型：成功解释行为数据的模型需要更灵活、更独立的记忆变量，而不仅仅是一个标量的 reward pred...
A neural circuit framework for economic choice: From building blocks of valuation to compositionality in multitasking
问题与背景：价值驱动的经济选择是认知科学与神经经济学中的核心问题，但从神经电路角度把价值计算、比较和多任务组合统一起来一直较难。已有实验发现很多现象，但缺少一个兼顾生物合理性、行为泛化和神经表征解释的统一框架。 方法/新意：作者用满足 Dale 定律的生物合理 RNN，通过强化学习在一组经济选择任务上训练模型...
Infants have rich visual categories in ventrotemporal cortex at 2 months of age
问题与背景 A longstanding question in cognitive development is how early rich visual categories emerge in the human brain and whether they depend mainly on postn...
Computational single-neuron mechanisms of visual object coding in the human temporal lobe
This Nature Communications paper gives a mechanistic account of human visual object coding across ventral temporal cortex and medial temporal lobe. It combi...
BrainStack: Neuro-MoE with Functionally Guided Expert Routing for EEG-Based Language Decoding
问题与背景：EEG 语言解码长期受限于信号弱、噪声大、脑区功能异质性强等问题。传统统一编码器往往难以同时兼顾不同脑区和不同认知过程的特征结构。论文关注的是：能否让模型结构更贴近大脑功能组织，用脑区分工来指导 EEG 语言解码。 方法/新意：作者提出 BrainStack，把 mixture-of-experts...
Nested spatiotemporal theta–gamma waves organize hierarchical processing across the mouse visual cortex
这篇论文研究的是视觉皮层跨层级信息处理的动力学组织方式。作者使用小鼠视觉皮层的 Neuropixels 记录，想回答低频 theta 波、高频 gamma 活动和神经元放电如何在跨层、跨区的层级处理中相互耦合。 核心新意在于它提出并实证支持了一种嵌套的时空结构：广域传播的 theta traveling wav...
Assessing personality using zero-shot generative AI scoring of brief open-ended text
这篇论文问的是：传统人格测量是否必须依赖长问卷，还是可以直接从简短自由文本中稳定提取人格特征。作者评估了生成式 AI 在零样本条件下对开放文本做人格评分的能力。 论文的新意在于把自然语言理解能力直接转化为心理测量工具，验证大模型在不经专门监督训练的情况下，是否已经能够从短文本中恢复大五人格等稳定特征。重点是“零...
The Human Brain as a Dynamic Mixture of Expert Models in Video Understanding
这篇 ICLR 2026 论文把 NeuroAI 的 model-brain alignment 从静态图像和 fMRI 扩展到动态视频 EEG，并系统比较 100+ 个视频/视觉模型。 方法上，作者提出 Cross-Temporal RSA，用时间展开的模型特征去匹配不断演化的 EEG 响应，形成大规模动态对...
The cerebellar components of the human language network
问题与背景：语言网络通常主要被定位在大脑皮层，尤其是左半球额颞区域，而小脑在语言处理中的角色长期存在争议。作者要解决的问题是：小脑里是否存在可被系统识别的语言网络成分，以及这些成分与经典皮层语言网络之间究竟是什么关系。 方法/新意：论文结合多项功能成像与功能连接分析，在个体层面刻画小脑语言响应区域，并将其与新皮...
Dynamic context–based updating of object representations in the visual cortex
问题与背景：视觉系统并不是被动编码物体本身，而会结合场景上下文持续更新对象表征。作者关注的核心问题是：当场景结构和视角动态变化时，视觉皮层中的对象表征是否会被上下文实时重写，以及这种更新能否跨视角保持一致。 方法/新意：论文通过行为与脑成像实验，考察由场景上下文驱动的对象取向预期如何改变视觉皮层中的对象表征。关...
The Pictorial Cortex: Zero-Shot Cross-Subject fMRI-to-Image Reconstruction via Compositional Latent Modeling
**问题与背景** 这篇论文围绕 fmri decoding / image reconstruction / brain-computer interfaces 展开，目标是解决该方向里已经明确存在、但仍未被主流方法稳定解决的核心问题。按当前仓库标准，它属于值得正式收录的新作，因为问题本身有持续研究价值，且不...
Distinct neuronal populations in the human brain combine content and context
这篇 Nature 论文直接研究人脑 item-in-context memory 的单神经元机制：内容和情境到底是被绑定成专门组合，还是由可泛化的分离表征临时组合。 作者在 16 名神经外科患者的 amygdala、parahippocampal cortex、entorhinal cortex 和 hipp...
Prefrontal neural geometry of learned cues guides motivated behaviours
这篇 Nature 论文研究 dmPFC 如何把 learned cues 的 value、salience 和 valence 组织成可读出的神经几何，而不是只报告单个变量的编码相关性。 作者在自由活动小鼠中用 calcium imaging 记录 dmPFC 单神经元群体，让动物区分预测 reward 或...
A multimodal sleep foundation model for disease prediction
这篇论文研究睡眠多导图是否可以被当作一种统一的生理语言来建模，从而预测广泛的神经退行性、心血管和系统性疾病风险。作者利用大规模睡眠数据训练一个多模态基础模型。 真正的新意在于把脑电、呼吸、心率等睡眠信号作为统一输入，用自监督或自我指导方式学习一个可迁移的睡眠基础模型，并展示其对痴呆、帕金森病等远期风险具有较高预...
Spatial contexts with reliable neural representations support reinstatement of subsequently placed objects
**问题与背景** 这篇论文围绕 `memory / spatial context / neural representations` 展开，聚焦记忆和空间情境如何共同支撑后续的对象重现。它属于认知科学主线里值得正式收录的研究，因为问题本身具有基础性，并且和人类记忆组织机制直接相关。 **方法/新意** 论文...
Structure in noise: Recurrent connectivity shapes neural variability to balance perceptual and cognitive demands in the human brain
**问题与背景** 这篇论文针对 `systems neuroscience / neural variability / recurrent connectivity` 方向中的核心问题展开，属于仓库主线内值得正式记录的研究。它关注的不是局部调参，而是该子方向里较基础、较长期的问题，因此即使仍处在论文阶段，也...
SLIM-Brain: A Data- and Training-Efficient Foundation Model for fMRI Data Analysis
问题与背景 Foundation modeling for fMRI faces a hard tradeoff: atlas-based methods are efficient but lose fine spatial detail, while voxel-level methods preserve...
Unified Brain Surface and Volume Registration
脑 MRI 配准长期分裂成两条路线：体素配准和皮层表面配准分别处理，这会在跨被试神经科学分析里引入不一致。本文解决的问题是：能否用统一框架同时对体积与表面进行一致配准，让脑表面和脑内部解剖在同一表示里被对齐。 作者提出 NeurAlign，用体积-表面联合表示做 3D 脑 MRI 配准，并引入中间球面坐标空间连...
Uni-Neur2Img: Unified Neural Signal-Guided Image Generation, Editing, and Stylization via Diffusion Transformers
问题与背景 脑信号驱动图像生成已有不少工作，但多数只做单一任务，例如重建、编辑或风格迁移中的一种，而且常常依赖固定文本中介或单模态条件。Uni-Neur2Img 想解决的是“能不能把 neural-signal-guided generation 做成一个统一框架”。 方法/新意 作者提出统一的 diffusi...
Brain-Gen: Towards Interpreting Neural Signals for Stimulus Reconstruction Using Transformers and Latent Diffusion Models
问题与背景 传统 EEG 解码往往停留在低层重建或类别预测，难以兼顾语义解释性、跨类别泛化和高质量视觉重建。Brain-Gen 针对的正是“如何从高噪声 EEG 中提取能驱动视觉生成的语义表征”这一 NeuroAI 难题。 方法/新意 论文用 transformer 提取 EEG 的时空表示，再把这些表征注入潜...
brat: Aligned Multi-View Embeddings for Brain MRI Analysis
这篇论文关注脑 MRI 分析里的一个实际难点：同一病例往往存在多视角、多序列或多切面信息，但现有模型对这些视图之间的一致性与互补性利用不足。作者提出 brat，通过对齐多视角嵌入来提升脑 MRI 分析的鲁棒性与泛化能力。 方法上，brat 的核心是多视角对齐表征学习：让来自同一病例、不同视图的信息在嵌入空间中靠...
From sensory to perceptual manifolds: The twist of neural geometry
问题与背景 A central question in perception is how the brain turns sensory inputs that are not linearly separable in physical stimulus space into stable perceptu...
Dynamic brain mechanisms supporting salient memories under cortisol
问题与背景 Cortisol is known to enhance memory for salient and emotionally charged experiences, but the brain-wide network mechanisms responsible for this effect...
Convergent information flows explain recurring firing patterns in cerebral cortex
这篇 Nature Neuroscience 论文挑战一个经典解释：短暂、可重复的 cortical population events 不一定来自强互连神经元支撑的 attractor dynamics。 作者结合 two-photon imaging、electrophysiology 和 electron...
Long-term unsupervised recalibration of cursor-based intracortical brain–computer interfaces using a hidden Markov model
这篇论文关注长期脑机接口部署中的一个核心工程问题：神经信号分布会随时间漂移，导致原本有效的解码器逐渐失效。作者提出用隐马尔可夫模型做长期无监督重校准，目标是在尽量少人工干预的情况下维持 cursor-based intracortical BCI 的可用性。 方法上，作者把用户意图和神经观测的时序结构结合起来...
High-frequency bursts facilitate fast communication for human spatial attention
这篇论文讨论空间注意中的一个核心问题：大脑如何在极短时间内把注意状态快速分发到分布式脑区。传统关于注意通信的研究往往强调低频节律、持续同步或局部放电率变化，但对人脑在真实任务中如何实现快速、瞬时、长程的信息路由，仍缺少足够清晰的机制证据。 作者利用人类颅内电生理数据研究空间注意任务，指出高频 burst 不是噪...
Scalable Diffusion Transformer for Conditional 4D fMRI Synthesis
这篇论文要解决的是任务条件下 whole-brain 4D fMRI 序列生成的难题。相比普通图像生成，fMRI 既高维又时空异质，而且如果没有神经科学约束，很容易生成出看似像脑图、实际上没有任务特异性的假信号。 方法上，作者把 3D VQ-GAN latent compression、CNN-Transfor...
Building compositional tasks with shared neural subspaces
问题与背景 这篇论文讨论的是大脑如何在多任务之间保持灵活性。已有工作表明人工神经网络可以通过共享表示支持多任务和组合泛化，但真实生物大脑是否也通过类似的共享子空间来实现任务切换，并不清楚。作者用猴子的多任务切换实验，正面回答了这个问题。 方法与新意 作者让猴子执行三个具有组合关系的任务，并记录神经活动。核心分析...
Energy-based Autoregressive Generation for Neural Population Dynamics
## 问题与背景 问题与背景：神经群体动力学建模长期在 fidelity 和 computational efficiency 之间摇摆。扩散类方法逼真但重，简单自回归方法快但统计质量往往不够。 ## 方法/新意 方法/新意：这篇工作提出 Energy-based Autoregressive Generati...
Large-scale modality-invariant foundation models for brain MRI analysis: Application to lesion segmentation
## 问题与背景 问题与背景：脑 MRI 的现实难题是跨模态、跨序列、跨中心差异很大，foundation model 如果缺少 modality invariance，就很难稳定泛化到临床任务。 ## 方法/新意 方法/新意：这篇工作把 modality-invariant foundation model...
Neural population geometry and optimal coding of tasks with shared latent structure
- 分级：`突破性` - 正式标题：`Neural population geometry and optimal coding of tasks with shared latent structure` - 原文：`2025-11-12-N2_Neural_Population_Geometry-Neura...
Learning to reason about rare diseases through retrieval-augmented agents
这篇论文聚焦罕见病诊断这一高价值场景。传统医疗 AI 在这里常常被数据稀缺和知识更新慢限制，而罕见病诊断又强依赖长链知识整合和推理。 方法上，作者使用 retrieval-augmented agents，把外部医学知识检索、病例事实整理和诊断推理结合起来，而不是只依赖静态参数记忆。系统重点是让模型学会“如何查...
Towards Generalisable Foundation Models for Brain MRI
问题与背景 Brain MRI foundation models are becoming central to medical imaging AI, but many methods remain either slice-based, weakly multimodal, or overly speci...
Longitudinal measures of monkey brain structure and activity through adolescence predict cognitive maturation
问题与背景 Adolescent cognitive maturation is associated with structural and functional brain changes, but the links between these changes and the emergence of i...
Cortical and subcortical mapping of the human allostatic-interoceptive system using 7 Tesla fMRI
这篇论文试图系统描绘人脑中支持 allostasis 与 interoception 的网络架构。相比只盯住岛叶或前扣带等局部区域，它把问题提高到整个人脑系统层面，问负责内部身体状态调节与感知的网络到底如何在皮层和皮下共同组织。 方法上，作者利用 7T fMRI 在高空间分辨率下同时覆盖皮层和深部结构，系统映射...
Integration of hunger and hormonal state gates infant-directed aggression
这篇论文研究内在生理状态如何共同决定社会行为。作者关注雌鼠对幼崽的照料和攻击之间的切换，想解释为何饥饿状态与激素状态会共同塑造这一行为开关，而不是简单地由单一动机系统决定。 论文把 ArcAgRP 饥饿回路、MPOA 激素相关调节和细胞水平记录结合起来，指出 hunger 与 oestrous/hormonal...
Single-unit activations confer inductive biases for emergent circuit solutions to cognitive tasks
问题与背景 这篇论文问的是一个很基础但常被忽略的问题：RNN 里单元的激活函数只是实现细节，还是会真正改变学出来的“认知电路”？在脑网络建模里，人们往往默认不同非线性激活不会改变高层任务解法，但这篇论文直接挑战了这种看法。 方法与新意 作者比较了不同单元激活函数下训练出来的 RNN，并结合模型蒸馏和动力学分析...
Head-direction cells as a neural compass in bats navigating outdoors on a remote oceanic island
这篇论文把经典的 head-direction cells 研究真正推进到自然世界尺度。过去很多头方向细胞研究依赖实验室受控环境，而这篇工作直接在偏远海岛上的野外导航中记录蝙蝠大脑活动，问这种神经“罗盘”在开放真实环境中是否依然稳定存在。 核心结果表明，头方向细胞在大尺度野外环境中仍形成稳定可靠的方向编码，并不...
Region-specific drivers of CSF mobility measured with MRI in humans
问题与背景 Many neurological diseases involve impaired clearance of toxic proteins, but the forces that drive cerebrospinal fluid mobility in human perivascular...
MultiMAE for Brain MRIs: Robustness to Missing Inputs Using Multi-Modal Masked Autoencoder
这篇论文处理的是脑 MRI 中最实际也最顽固的问题之一：不同中心、不同病人、不同临床流程下，输入序列经常缺失，导致依赖完整多序列输入的模型在真实环境中迅速退化。作者把问题从“给定完整输入如何做得更好”转成“在缺失输入是常态时如何预训练出稳健表征”。 方法上，论文把 MultiMAE 思路改造成 3D 脑 MRI...
Molecular and neural control of social hierarchy by a forebrain-thalamocortical circuit
这篇论文研究社会等级如何在大脑回路层面被形成和维持。作者在陌生雄鼠竞争范式中，追踪了前脑—丘脑—皮层多节点回路如何塑造赢家与输家的行为状态，试图把社会等级这种复杂社会现象落到具体的分子、突触和回路机制上。 核心发现是 mediodorsal thalamus 作为一个枢纽，整合 orbitofrontal co...
An unsupervised map of excitatory neuron dendritic morphology in the mouse visual cortex
这篇论文用 graph-based machine learning 分析 MICrONS 视觉皮层电镜体积中 30,000+ 个兴奋性神经元，把树突形态压缩成低维 morphology barcode，并比较 V1、AL、RL 三个视觉区的结构组织。 核心结论是：小鼠视觉皮层兴奋性神经元的树突形态大多不是离散...
A streaming brain-to-voice neuroprosthesis to restore naturalistic communication
这篇 Nature Neuroscience 论文聚焦一个比脑机打字更困难也更接近真实交流的问题：如何把大脑中的言语意图直接、连续地转成声音，而不是等整句话想完后再一次性输出文字。对于严重瘫痪或失语患者来说，逐字显示虽然有用，但仍然打断了自然对话的节奏，因此研究目标转向更接近正常说话流程的 streaming...
Sampling representational plasticity of simple imagined movements across days enables long-term neuroprosthetic control
问题与背景：脑机接口长期稳定性的核心难题在于神经表征会随时间漂移，尤其是想象运动这类内部状态的神经编码很难在跨天尺度上保持稳定。论文关注的正是这一问题：能否利用表征可塑性本身，而不是把它当成纯噪声，来支持长期神经假肢控制。 方法/新意：作者围绕简单 imagined movement 的跨日表征变化，提出通过对...
A foundation model to predict and capture human cognition
这篇论文之所以过本库更严格的 cognition / neuroscience 门槛，不是因为它又做了一个像人的行为预测器，而是因为它把‘统一认知模型’这个老问题推进到了 foundation-model 时代。Centaur 试图用一个自然语言可表达实验上的统一模型来覆盖决策、执行控制、记忆等多类任务。 真正...
Developmental variations in recurrent spatiotemporal brain propagations from childhood to adulthood
这篇论文研究儿童到成年早期的大脑内在时空传播模式如何成熟。作者关注的不是静态功能连接，而是脑活动在不同网络之间按时间滞后传播的动态轨迹，试图回答发育过程中哪些传播方向更稳定、哪些逐渐减弱，以及这些变化和认知能力之间的关系。 方法上，论文利用时间滞后动态传播分析，提取了三类主要传播轴：感觉到联合区、任务正网络到默...
NeuroLM: A Universal Multi-task Foundation Model for Bridging the Gap between Language and EEG Signals
这篇工作针对 EEG 预训练领域一个长期存在的瓶颈：已有基础模型虽然能通过大规模预训练学到通用表征，但下游任务往往仍需要分别全量微调，导致任务割裂、资源浪费，也难以形成真正统一的 EEG 基础模型。论文提出 NeuroLM，把 EEG 信号视为一种可被语言模型处理的“外语”，试图把 LLM 式多任务推理能力引入...