基础模型
CodeBrain：在公开 EEG 数据集上的结果
CodeBrain 是一个预训练 EEG 编码器，论文列出的唯一预训练来源是天普大学 EEG 语料（TUEG）。本站把发布的检查点冻结运行，池化方式与已发布的 CBraMod 行相同，并在 EEGMAT 上做了适配；在那里，它的 LoRA 实际上只适配了注意力的 V 投影。
测量所用数据集：ds003810、EEGMAT、BETA、ds006593、TMNRED / ds005383、EESM19 scalp subset、ds005342 · 协议：运动想象与静息、心算与静息、SSVEP · 8 通道、SSVEP · 4 通道、P300 目标 ERP、语义目标 ERP、睡眠分期、空闲与指令
已发布的结果
按数据集分组。只在组内比较：跨组时任务、队列、随机水平与电极布局都会变。
EEGMAT · 模型适配（第九轮）· 新被试、同一任务、一个固定方案（不是排名）
连同协议阅读： 核心矩阵协议：心算与静息 · 随机水平 50.0% · foundation-models-update.json
CodeBrain · 冻结编码器 + 训练的分类头
66.5% (62.3%–70.6%)
CodeBrain · 秩为 4 的 LoRA + 分类头
67.1% (62.6%–71.6%)
权重条款：CodeBrain 采用 Apache-2.0。任何模型的作者都没有为这些结果背书。 全部权重许可与条款 →
全部方法 → · 全部数据集 →
检查点、输入与条款
按第九轮发布的记录列出运行了什么：每个检查点的版本与 SHA-256、编码器参数量、它的各行附带的脚注，以及权重许可。没有保留或分享任何权重、适配后的权重或 LoRA 增量，也不代表模型作者的认可。
CodeBrain
- 所在面板
- 在每个协议页面上，列在核心矩阵旁边的一行
- 编码器参数量
- 13.53M
- 版本
YjMajy/CodeBrain @ bef08d2f- 检查点 SHA-256
d9714b8732c9883a04d022ee66254cd578ae1fa27f5458e6ab7f1aa96e9a7352- 权重许可
- Apache-2.0
- 权利审查
- 宽松的权重许可；只发布聚合分数，不转发权重。Permissive weights licence; aggregate scores only, no weights redistributed.
- 各行脚注
- 沿用已发布的 CBraMod 池化方式（对片段取均值，保留通道）；上游的注意力窗口只有 1 个 token，所以 LoRA 实际上只适配了 V 投影。Published CBraMod pooling (patch mean, channels kept); LoRA effectively adapts only the V projection (1-token attention window upstream).
- EEGMAT 适配
- 已运行：在冻结编码器上训练分类头，对比秩为 4 的 LoRA，3 个随机种子。
是否出现在预训练数据中（按数据集）
每个核心数据集是否在模型作者公开的预训练数据清单中，于 2026-10-04 核查并附来源。不在清单中并不证明它的记录从未被模型见过；核查只到数据集一级，没有核对到具体记录。
引用本页
BCI Report. CodeBrain：在公开 EEG 数据集上的结果[EB/OL]. (2026-10-04). https://bci.report/zh/methods/codebrain/
数字来自发布 foundation-models-update-20261004（2026-10-04）。也请同时引用上游数据集：每个数据集页面都写明了署名。
每个发布版本都在 Zenodo 存档：doi:10.5281/zenodo.23123296。 本站及各次发布的 BibTeX → · CITATION.cff ↗（英文）
BCI Report