本研究提出了一种新颖的生物储Reservoir计算（BRC）范式，利用培养的生物神经元池进行模式识别。通过多电极阵列实时记录神经活动，生成非线性映射，提升了模式识别的效率和简便性。实验结果表明，生物神经网络在执行传统人工神经网络任务方面具有可行性。

杰金斯项目研究如何将猴子大脑中的神经活动解码为机器人运动，并反向生成合成神经数据。该项目通过建模真实神经数据，推动脑机接口的发展，促进脑控机器人和假肢的进步，并提供开放源代码工具以增强研究的可重复性。

本研究提出了一种分层振荡器模型，以解决对复杂音乐节奏模式的感知不足。实验结果表明，该模型能够有效模拟人类的节奏行为，其神经活动与人脑的β波相似，显示出生物学上的合理性及潜在影响。

本研究聚焦于通过神经活动解码人类言语，帮助失去言语能力的瘫痪患者恢复沟通。研究表明，多模型集成方法显著提升了解码准确率，并优化了递归神经网络模型的训练过程，展示了在脑至文本算法准确性方面的持续进展。

本文探讨了深度语言模型（DLMs）与人脑语言处理机制的关系。研究表明，DLMs的层次结构能够模拟人脑语言理解的动态过程，且信息逐层累积与大脑神经活动存在镜像关系。大型语言模型（LLMs）性能提升后，其在预测神经响应时与大脑的相似性增强，揭示了二者在语言处理上的融合特征，为未来模型开发提供新方向。

谷歌DeepMind团队建立了虚拟啮齿动物模型，通过人工神经网络预测神经活动，发现逆动力学模型的AI神经网络更好地预测神经活动，可用于模拟神经对不同自然运动的控制，有助于对动物行为的神经控制建模。

该研究利用自编码器和流形学习方法分析大鼠海马体细胞的神经活动，揭示了空间编码的几何结构。研究强调正则化对感受野和放电率的空间分离的重要性，并提出了一种新型自编码器架构，能够有效学习动物特征并构建认知地图。这些发现为理解神经系统疾病与海马形态变化的关系提供了重要见解。