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NEUROTOKEN：通过条件流匹配实现联合源与方向性听觉注意力解码及包络解码

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2026-10-02，arXiv·Machine Learning Theory 报道 NEUROTOKEN：一个共享 EEG 前端的单网络，含 ATTUNEFLOW 条件流匹配头，以积分速度残差似然比对候选流评分。在 KU Leuven、DTU 和 NJU 的 5 秒窗口上，ATTUNEFLOW 将逐段源 AAD 提升 9%-16%，跨被试方差缩小约 3 倍，两数据集试次级融合超 93%。严格试次不重叠协议下，方向 AAD 常见 95%-97% 分数下降 17%-45%。

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LatestOct 2
2026-10-02 arXiv 报道 NEUROTOKEN 与 ATTUNEFLOW 在多数据集上提升源 AAD 并缩小跨被试方差，方向 AAD 在严格协议下分数下降 17%-45%。

Timeline

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Oct 2, 2026
  1. arXiv · Machine Learning Theory
    NEUROTOKEN：通过条件流匹配实现联合源与方向性听觉注意力解码及包络解码

    NEUROTOKEN 是一个共享 EEG 前端的单网络，含 ATTUNEFLOW 条件流匹配头，以积分速度残差似然比对候选流评分。在 KU Leuven、DTU 和 NJU 5 秒窗口上，ATTUNEFLOW 将逐段源 AAD 提升 9%-16%，跨被试方差缩小约 3 倍，两数据集试次级融合超 93%。严格试次不重叠协议下，方向 AAD 常见 95%-97% 分数下降 17%-45%。

Heat trend

Current heat 9·Comparable peak 10（Oct 2）·Comparable change over 24 hours –

02.557.510Oct2Oct2Oct2Oct2

The trend compares only the same participants observed continuously; its range may be smaller than the current heat count. Move or click on the chart to inspect hourly heat; use the left and right arrow keys to switch.