BrainOmni：首个统一脑电磁基础模型，实现跨设备、跨模态的通用脑信号表征

上海AI实验室联合清华、剑桥等发布全球首个统一脑电（EEG）与脑磁（MEG）的大脑基础模型BrainOmni。该模型通过新注意力机制模拟源重构算法前向过程，利用传感器真实物理属性替代通道命名，实现跨设备、跨模态兼容。经1997小时EEG和656小时MEG大规模自监督预训练，BrainOmni在9项下游任务上超越现有模型，并在未见设备上展现强零样本泛化能力。EEG和MEG作为非侵入式测量手段，拓展应用前景广阔，但因设备异构特性，过往模型难以学习跨设备跨数据集的泛化知识。BrainOmni首次在统一特征空间内对EEG与MEG进行联合预训练，兼容不同脑电磁设备，实现通用表征学习，并配套提出BrainTokenizer，为大规模“脑信号语言建模”奠定基础。