FoME：采用自适应时间–横向注意力缩放的 EEG 基础模型

基于摘要分析。FoME 面向 EEG 信号异质性、低信噪比及标注数据有限的问题，提出结合时频融合嵌入与自适应时间–横向注意力缩放的 EEG 基础模型，旨在统一建模不同数据流中的时间、频谱和多通道信息。 核心机制包括 time-frequency fusion embedding 和 adaptive time-lateral attention scaling（ATLAS）。作者称，前者融合时间与频率信息，后者使注意力机制适应不同 EEG 数据流的模式变化，两者共同支持复杂 EEG 动态和多通道建模。摘要未给出融合方式、注意力缩放公式、预训练目标或训练损失，尚不能据此判断其具体实现及各组件的独立贡献。 预训练方面，作者报告使用包含头皮 EEG 与颅内 EEG 记录的多样化数据，规模为 1.7 TB；模型包含 745M 参数，训练 1,096k 步。摘要未说明数据集名称、被试构成、通道配置、采样率或预处理方式，也未明确不同记录类型如何统一表示。这些条件影响预训练覆盖范围及复现成本，需要全文核对。 结果方面，作者报告在四项下游任务上评估 FoME，覆盖分类与预测应用，并称持续取得 state-of-the-art 结果。但摘要未提供具体任务、指标、分数、对照模型，以及被试内、跨被试、跨会话或跨数据集划分，因此目前无法量化优势，也不能将这些结果直接解释为特定 BCI 范式上的有效性。实验协议、消融及统计信息尚未验证。 复现时应重点核对 ATLAS 的计算定义、时频融合与单独表征的对照、预训练数据与下游评估的关系，以及各任务的适配方式。摘要称代码将公开，但未确认代码或预训练权重已可获取。作者提出其可支持 BCI、临床诊断与认知研究；这些应用范围仍需各自的任务级证据支持。