EEG 基础模型简要综述：数据集、研究进展与未来展望

基于摘要分析。本文针对早期 EEG 基础模型的实际应用成熟度与长期研究评价标准尚不清晰的问题，综述14个第一代 EEG 基础模型，梳理其方法、实证发现及尚待解决的研究问题。其贡献是对已有研究进行整理与批判性分析，而非提出新的 EEG 编码器。 研究背景与技术范围：作者将通用自监督 EEG 编码器作为 EEG 基础模型的主要讨论对象，认为这一研究方向旨在缓解监督式 EEG 编码器对高成本信号标注的依赖，并提升特征提取的稳健性与可扩展性。综述覆盖模型架构、预训练策略、预训练数据集、下游数据集及其他实现细节；摘要未提供具体模型名单、训练目标或数据集名称，因此尚不能据此判断各方法的机制差异与适用边界。 证据与阅读重点：作者报告对14个早期模型的方法和实证发现进行了综合分析，并讨论了挑战与未来方向，但摘要未列出具体性能指标、对照结果或成熟度结论。“具有潜力”不等于已验证其在 BCI 场景中的有效性，也不能据此认定模型具备跨被试、跨会话或跨数据集泛化能力。 全文核对重点包括文献纳入标准、数据与任务覆盖范围、不同模型评估协议的可比性，以及综述结论与原始实验之间的对应关系。实验协议、消融及统计信息尚未验证；当前材料也不足以给出具体模型选型、性能排序或复现实验方案。