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内部贝叶斯精度调控社会注意的神经表征研究
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AI 综述
2026年10月1日，Cognition 发表一项研究，结合动态线索任务、层次贝叶斯建模与模型驱动多变量EEG解码，考察内部贝叶斯精度如何调控社会注意的神经表征。研究发现社会注意存在计算性双重分离：符号箭头线索引发异质性策略，而回避目光对应一致的、惊讶驱动的计算表型。神经层面，线索后约400 ms出现表征转换，与物理线索特征相关的初始活动被预测空间意图的稳定神经模板取代；该意图模板呈偏侧化颞枕分布，仅在高内部确定性下出现。晚期神经表征主要围绕整合的空间目标组织，而非孤立的感觉或动机信号。目前该研究为正式发表的一手论文，尚无后续回应或重复验证的报道。
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最新进展10月1日 17:11
Cognition 发表该研究，报告社会注意的计算性双重分离与约400 ms的神经表征转换。报道时间线
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10月1日
- Cognition内部贝叶斯精度调控社会注意的神经表征：基于模型驱动的多变量EEG分析分离内隐与外显成分
一项结合动态线索任务、层次贝叶斯建模与模型驱动多变量EEG解码的研究发现，社会注意存在计算性双重分离：符号箭头线索引发异质性策略，而回避目光则对应一致的、惊讶驱动的计算表型。神经层面上，线索后约400 ms出现表征转换，与物理线索特征相关的初始活动被预测空间意图的稳定神经模板取代，该意图模板呈偏侧化颞枕分布，仅在高内部确定性下出现。晚期神经表征主要围绕整合的空间目标组织，而非孤立的感觉或动机信号。
本事件热度走势
当前热度 3·可比范围峰值 9（10月1日 21:00）·近 24 小时可比范围变化 -50%
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