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NeurDuo-EEG：长序列脑电基础模型
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AI 综述
2026年10月2日，arXiv cs.LG 分类发布论文《NeurDuo-EEG：具备持久状态与显式记忆的长序列 EEG 基础模型》。该模型是一个带通道级持久记忆的因果 EEG 基础模型，通过多时间尺度记忆管理与选择性检索，对连续 EEG 实现固定大小状态建模。报道称，模型基于 17 个公开数据集、3,955 小时 EEG 预训练，在五个下游基准中的四个取得最佳表现，癫痫检测 AUC-PR 从 0.285 提升至 0.471；Small 变体骨干仅 4.7M 参数，并支持近恒定延迟的流式推理。目前事件仅此一篇报道，尚无后续进展或相互矛盾的说法。
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最新进展10月2日 12:00
NeurDuo-EEG 论文发布，称在五个下游基准中的四个取得最佳表现。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月2日
- arXiv：cs.LG（机器学习，全量分类）NeurDuo-EEG：具备持久状态与显式记忆的长序列 EEG 基础模型
NeurDuo-EEG 是一个带通道级持久记忆的因果 EEG 基础模型，通过多时间尺度记忆管理与选择性检索，实现对连续 EEG 的固定大小状态建模。模型基于 17 个公开数据集、3,955 小时 EEG 预训练，在五个下游基准中的四个取得最佳表现，癫痫检测 AUC-PR 从 0.285 提升至 0.471，Small 变体骨干仅 4.7M 参数，并支持近恒定延迟的流式推理。
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