[논문리뷰] The Semantic Bottleneck: Leveraging Semantic Representations for Non-Invasive Speech Decoding본 논문은 낮은 Signal-to-Noise Ratio (SNR)로 인해 음소(phonemes)나 개별 단어의 세밀한 재구성이 어려운 비침습적 Speech Decoding의 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Speech Decoding#Non-Invasive BCIs#Semantic Representations#MEG#Semantic Bottleneck#Brain2Semantics2Text#Manifold Learning#Sentence-Level Decoding2026년 9월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The 2026 PNPL Competition: Word Classification and Efficient Cross-Subject Generalisation in LibriBrain100본 논문은 비침습적 MEG 기반의 음성 디코딩 시스템을 실용화하기 위해 필수적인 일반화 성능과 표준화된 평가 환경을 구축하는 것을 목표로 한다. 기존의 BCI 연구들은 개별 피험자에 특화된 수 시간 단위의 데이터에 의존해왔으나, 임상 환경에서는 단 몇 분의 데이터만으로 새로운 사용자에게 적응해야 하는 제약이 존재한다.#Review#Non-invasive BCI#MEG#Word Classification#Cross-Subject Generalisation#LibriBrain100#Data-efficient#Brain-to-Text2026년 9월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LibriBrain100: One Hundred Hours of Broad and Deep MEG Data for Neural Speech Decoding at Scale본 논문은 비침습적 신경 언어 decoding 기술의 표준화된 평가와 데이터 규모 확장을 위해 LibriBrain100 데이터셋을 제안한다.#Review#MEG#Speech Decoding#Brain-Computer Interface#Within-Subject Data#Cross-Subject Generalization#Neural Decoding#Benchmark2026년 8월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Brain-Grounded Axes for Reading and Steering LLM States본 연구는 LLM(대규모 언어 모델)의 해석 가능성 방향이 종종 외부 접지(external grounding)가 부족하다는 문제에 주목합니다. 이를 해결하기 위해 인간의 뇌 활동을 LLM의 내부 상태를 해석하고 조종하기 위한 안정적이고 외부적으로 접지된 좌표계로 정의하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Interpretability#Brain-Grounded AI#MEG#Phase-Locking Value#ICA#LLM Steering#Neural Decoding#Latent Space2025년 12월 22일댓글 수 로딩 중