神经科学与认知科学
突破级
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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 与 functionally guided expert routing 结合起来，让不同专家分支更贴合不同脑区或功能模式的信号处理需求。它的关键新意不是简单把 MoE 套到 EEG 上，而是明确让 expert routing 向脑功能结构靠拢，从而把神经科学先验和深度学习架构设计结合起来。
意义/放在仓库中的位置：这篇工作适合放在认知科学 / 神经工程 / NeuroAI 主线。它代表了 EEG 解码中一种更具结构感的路线：不再把脑信号视为同质序列，而是尝试让模型内部的专家协同去模拟脑区协同。这对脑机接口、神经语言解码以及神经科学启发架构都具有明确参考价值。
局限/为何不再升一级：论文目前还是 arXiv 阶段，且影响主要集中在 EEG 解码和神经工程方向。虽然“结构向脑靠拢”的叙事很强，但是否能成为更广泛的模型设计默认范式，还需要更多任务和更大规模验证，因此定为突破性。