理解基础模型的差异：注意力、状态空间模型与循环神经网络

该研究针对基础模型中 softmax attention 的序列长度二次复杂度，以及替代架构之间缺乏统一理论理解的问题，提出 Dynamical Systems Framework（DSF），在共同表示下分析 attention、State Space Models（SSMs）与 Recurrent Neural Networks（RNNs）的联系和差异。基于摘要分析，未取得论文全文。 核心贡献是统一比较框架，而非发布预训练模型或 EEG 专用算法。作者比较 linear attention 与 selective SSMs，讨论二者的差异及等价成立条件；同时比较 softmax attention 与其他模型类别，探讨其可被近似的理论条件。作者报告以经验验证和数学论证支持这些分析，并认为 DSF 可指导更高效、可扩展的基础模型设计。摘要未提供具体等价条件、近似误差界、模型配置、数据集或量化结果，实验协议、消融及统计信息尚未验证；不能据此认定任一架构普遍优于其他架构。 平台推测（待验证）：若 DSF 的表示与假设适用于连续 EEG 序列，它可能帮助区分长时序建模中 attention 与递归状态更新的表达能力和计算代价。可复用的是统一表示及架构比较思路，输入编码、通道交互和任务输出仍需针对 EEG 改造。该假设依赖论文条件与实际序列结构相容，其对监督方式和训练规模的要求尚未验证；低信噪比、跨被试分布变化、通道差异及小数据训练可能使理论等价无法转化为相近的解码表现。 一个可检验的小实验是：在核对全文等价条件后，固定同一 EEG 任务、数据划分、输入编码和训练预算，对满足条件的 linear attention 与 selective SSMs 比较输出一致性、任务指标及推理时间，再改变序列长度检验差异。该实验仅检验迁移假设，不代表已有 BCI 有效性证据；相关 EEG 工作尚未检索确认。