用对齐而非复杂度来解码大脑：线性对比解码器如何胜过深度网络
认知科学认为大脑用高维向量空间表征概念。本文发现，从fMRI信号解码视觉、语言、音频刺激时，线性对比解码器一致优于岭回归和非线性深度网络。关键洞见：解码性能提升来自对比学习目标的选择，而非模型架构复杂度。fMRI的空间-时间平均效应将非线性神经计算线性化，使得简单线性模型配合适当目标函数即可达到最优。
神经元会说话吗？单细胞分辨率下的视觉语义叙述
NEURRATOR框架首次实现了从单个神经元的放电活动中解码出自然语言描述的视觉场景，为理解大脑视觉编码提供了革命性工具。