提出了Contrastive EEG-Text Masked Autoencoder模型，实现了EEG到文本的解码。实验结果显示，该模型在文本激发的EEG数据库上的ROUGE-1 F1和BLEU-4得分分别超过现有技术8.34％和32.21％，展示了该框架在大脑计算界面应用领域的潜力。