{"@context":"https://schema.org","@type":"NewsArticle","generatedAt":"2026-07-23T07:21:26.498Z","headline":"Zyphra 发布 ZUNA1.1：Apache 2.0 许可的 EEG 基础模型，支持 0.5 至 30 秒可变长度输入","description":"Zyphra 发布 ZUNA1.1，一个 3.8 亿参数的掩码扩散自编码器，用于头皮 EEG 信号。相比固定 5 秒输入的 ZUNA1，新模型支持 0.5 至 30 秒可变长度输入，并采用 4D 旋转位置编码实现任意通道布局的降噪、重建与上采样。训练数据从约 200 万通道小时扩展至约 350 万通道小时，在重建 NMSE 上持平或优于前代，并在区域电极删除测试中超越经典球面样条插值。","url":"https://www.aioga.com/news/cmrpgtrbn01qnbisrhjald9ba/","mainEntityOfPage":"https://www.aioga.com/news/cmrpgtrbn01qnbisrhjald9ba/","datePublished":"2026-07-17T21:35:27.000Z","dateModified":"2026-07-17T21:35:27.000Z","inLanguage":"zh-CN","publisher":{"@type":"NewsMediaOrganization","name":"Aioga","url":"https://www.aioga.com"},"citation":["https://www.marktechpost.com/2026/07/17/zyphra-releases-zuna1-1-an-apache-2-0-eeg-foundation-model-with-variable-length-inputs-from-0-5-to-30-seconds","https://aihot.virxact.com/items/cmrpgtrbn01qnbisrhjald9ba"],"canonicalUrl":"https://www.aioga.com/news/cmrpgtrbn01qnbisrhjald9ba/","directAnswer":{"@type":"Answer","text":"Aioga 编辑摘要：Zyphra 发布 ZUNA1.1，一个 3.8 亿参数的掩码扩散自编码器，用于头皮 EEG 信号。 Aioga 将其归入「模型更新」方向，重点关注它对真实使用和行业竞争的影响。","url":"https://www.aioga.com/news/cmrpgtrbn01qnbisrhjald9ba/","dateCreated":"2026-07-17T21:35:27.000Z","author":{"@type":"Organization","@id":"https://www.aioga.com/authors/aioga-editorial/#editorial-team","name":"Aioga Editorial Team","url":"https://www.aioga.com/authors/aioga-editorial/"}},"evidence":[{"@type":"CreativeWork","name":"marktechpost.com source article","url":"https://www.marktechpost.com/2026/07/17/zyphra-releases-zuna1-1-an-apache-2-0-eeg-foundation-model-with-variable-length-inputs-from-0-5-to-30-seconds","datePublished":"2026-07-17T21:35:27.000Z","provider":{"@type":"Organization","name":"marktechpost.com","url":"https://www.marktechpost.com/2026/07/17/zyphra-releases-zuna1-1-an-apache-2-0-eeg-foundation-model-with-variable-length-inputs-from-0-5-to-30-seconds"}},{"@type":"CreativeWork","name":"AIHot archive record","url":"https://aihot.virxact.com/items/cmrpgtrbn01qnbisrhjald9ba","datePublished":"2026-07-17T21:35:27.000Z","provider":{"@type":"Organization","name":"AIHot","url":"https://aihot.virxact.com/items/cmrpgtrbn01qnbisrhjald9ba"}}],"aggregationSource":"MarkTechPost（RSS）","originalPublisher":{"name":"marktechpost.com","url":"https://www.marktechpost.com/2026/07/17/zyphra-releases-zuna1-1-an-apache-2-0-eeg-foundation-model-with-variable-length-inputs-from-0-5-to-30-seconds"},"article":{"id":"cmrpgtrbn01qnbisrhjald9ba","slug":"cmrpgtrbn01qnbisrhjald9ba","url":"https://www.aioga.com/news/cmrpgtrbn01qnbisrhjald9ba/","title":"Zyphra 发布 ZUNA1.1：Apache 2.0 许可的 EEG 基础模型，支持 0.5 至 30 秒可变长度输入","title_en":"Zyphra Releases ZUNA1.1： An Apache 2.0 EEG Foundation Model With Variable-Length Inputs From 0.5 To 30 Seconds","summary":"Zyphra 发布 ZUNA1.1，一个 3.8 亿参数的掩码扩散自编码器，用于头皮 EEG 信号。相比固定 5 秒输入的 ZUNA1，新模型支持 0.5 至 30 秒可变长度输入，并采用 4D 旋转位置编码实现任意通道布局的降噪、重建与上采样。训练数据从约 200 万通道小时扩展至约 350 万通道小时，在重建 NMSE 上持平或优于前代，并在区域电极删除测试中超越经典球面样条插值。","source":"MarkTechPost（RSS）","sourceUrl":"https://www.marktechpost.com/2026/07/17/zyphra-releases-zuna1-1-an-apache-2-0-eeg-foundation-model-with-variable-length-inputs-from-0-5-to-30-seconds","aiHotUrl":"https://aihot.virxact.com/items/cmrpgtrbn01qnbisrhjald9ba","publishedAt":"2026-07-17T21:35:27.000Z","category":"模型更新","score":40,"selected":false,"articleBody":["This week, Zyphra released ZUNA1.1 under the Apache 2.0 license：https://huggingface.co/Zyphra/ZUNA1.1 . The EEG foundation model reconstructs, denoises, and upsamples data across arbitrary channel layouts. It builds on ZUNA1, the Zyphra’s earlier open EEG foundation model.","The main change is flexibility, not a jump in raw accuracy. Real EEG recordings are messy. Sessions vary in length, and channels go noisy or drop out mid-session. Montages range from four-electrode headbands to 256-channel research caps. ZUNA1 processed only fixed five-second segments. ZUNA1.1 accepts variable-length inputs from 0.5 to 30 seconds.","To understand that flexibility, start with what the model does.","ZUNA1.1 is a 380M-parameter masked diffusion autoencoder for scalp-EEG signals. Given a subset of channels, it denoises existing EEG segments and channels. It reconstructs missing ones. It also predicts novel channel signals given physical coordinates on the scalp.","The parameter count is unchanged from ZUNA1. It runs on a consumer GPU and works acceptably on CPU for many workloads. Weights sit on Hugging Face; inference and preprocessing code sit on GitHub. Install with pip install zuna . Zyphra also hosts a free browser EEG Playground, and ships all of this for research use only.","That flexibility rests on tokenization.","ZUNA is a transformer encoder–decoder diffusion autoencoder. It slices each channel into 0.125 second segments, which is 32 samples at 256 Hz. Each segment becomes a continuous-valued token. Tokens are serialized in channel × time order.","The positional encoding is the key idea. Each token carries a 4D rotary positional encoding over (x, y, z, t). That is the electrode’s 3D scalp coordinate along with its coarse-time index. Because position, not array index, tells the model where a channel sits, ZUNA is channel-agnostic. It accepts any electrode layout, and can generate signals at positions never recorded. That capability enables arbitrary channel upsampling by location.","The encoder compresses the signal into a latent. That latent conditions the decoder via adaptive-RMS norm. The decoder is trained with a rectified-flow objective. ZUNA1.1’s architectural changes targeted training stability, such as added normalization layers.","Since the architecture stayed close, the differences come from training.","1. Variable-length inputs (0.5–30 seconds) : ZUNA1.1 samples a segment length per training example, snapped to the 0.125 s token grid. Lengths are drawn across four bins, from very short to long. The middle 1.5–10 s range is oversampled, since it is the most common operating point. Because token counts vary, Zyphra packs multiple segments per batch up to a fixed budget. Flex attention with a sample-aware mask stops tokens attending across samples. One model therefore serves a 0.5 s snippet and a 30 s stretch without reconfiguration.","2. A richer mixture of reconstruction tasks : ZUNA1 trained on one dropout pattern: uniformly random whole channels. ZUNA1.1 trains on four. The first is whole-channel dropout, covering sparse montages and dead electrodes. The second removes short time stretches across every channel. The third removes those stretches from only some channels, clustering gaps in space and time. The fourth scatters missing values across individual points.","3. Quality-aware preprocessing and a bigger corpus : ZUNA1 made channel-quality calls at the whole-recording level, discarding usable signal. ZUNA1.1 instead computes a per-channel, per-second quality score, thresholded at load time. That grew the corpus from roughly 2M to roughly 3.5M channel-hours of public EEG data. Zyphra team also precomputes two filter variants per recording: a 0.1–45 Hz bandpass, and a 0.01 Hz highpass along with notch. Generalizing across preprocessing strategies is a stated goal, not a benchmarked result.","Consequently, the question is whether flexibility cost accuracy.","On held-out tasks, ZUNA1.1 reaches better or essentially the same reconstruction NMSE as ZUNA1. Both clearly outperform classical spherical-spline interpolation from MNE. For fair comparison, those evaluation sets used exactly five-second samples.","Zyphra also ran a region-based test. Electrodes from one brain region are deleted, then reconstructed from the remaining seven. That setup is more realistic than random channel dropping. ZUNA1.1 outperforms both spherical-spline and ZUNA1 there.","To make those mechanics concrete, the demo below animates the pipeline end to end.","Taken together, the releases differ mostly in training, not architecture.","Turning to practice, reconstruct_fif runs directly on .fif files with no .pt round-trip. The older four-step pipeline still ships alongside it.","Note the defaults. segment_sec is 5.0, so the 0.5–30 s range needs setting explicitly. Electrode positions are read from the file itself. The montage argument is only a fallback when positions are absent, and channels without 3D coordinates are dropped.","The reconstruction target is a union. It combines the file’s own MNE bad channels and BAD_ annotations with anything requested above. Two directories are written. full_reconstruction/ holds model output everywhere. hybrid/ keeps the original and infills only inferred cells, plus a _mask.npz .","Because masking is now flexible, several practical patterns open up.","Need to partner with us for promoting your GitHub Repo OR Hugging Face Page OR Product Release OR Webinar etc.? Connect with us ：https://forms.gle/wbash1wF6efRj8G58","Asif Razzaq is the CEO of Marktechpost Media Inc.. As a visionary entrepreneur and engineer, Asif is committed to harnessing the potential of Artificial Intelligence for social good. His most recent endeavor is the launch of an Artificial Intelligence Media Platform, Marktechpost, which stands out for its in-depth coverage of machine learning and deep learning news that is both technically sound and easily understandable by a wide audience. The platform boasts of over 2 million monthly views, illustrating its popularity among audiences."],"articleImages":[{"sourceUrl":"https://www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2019/06/Screen-Shot-2021-09-14-at-9.02.24-AM-300x300.png","alt":"","afterParagraph":22,"url":"/media/articles/cmrpgtrbn01qnbisrhjald9ba/787a6d54564e8e19.webp"},{"sourceUrl":"https://www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2026/07/blog19132-26-100x70.png","alt":"NVIDIA AI Releases Nemotron 3 Embed","afterParagraph":23,"url":"/media/articles/cmrpgtrbn01qnbisrhjald9ba/3599a9b15a91f0e0.png"},{"sourceUrl":"https://www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2026/07/high-level-description-a-developer-focus_feCO3rqGV4ig6q7LaBcN2w_K5t5TwjZTPWy666HxX0epA-100x70.png","alt":"Patter SDK Guide to Building a Restaurant Booking Phone Agent with Dynamic Variables, Guardrails, Latency Dashboards, and Eval Checks","afterParagraph":23,"url":"/media/articles/cmrpgtrbn01qnbisrhjald9ba/c998049732b3b311.webp"}],"mediaStatus":"ok","articleBodyZh":["本周，Zyphra 发布了 ZUNA1.1，采用 Apache 2.0 许可证：https://huggingface.co/Zyphra/ZUNA1.1。该 EEG 基础模型能够在任意通道布局下重建、去噪及上采样数据。它基于 ZUNA1，这是 Zyphra 早期的开放式 EEG 基础模型。","主要的变化是灵活性，而不是原始精度的飞跃。真实 EEG 记录通常很杂乱。记录会有长短不一的会话，通道在会话中段可能变得有噪声或掉线。蒙太奇从四电极头带到 256 通道研究帽不等。ZUNA1 仅处理固定的五秒段。ZUNA1.1 接受长度可变的输入，范围从 0.5 秒到 30 秒。","要理解这种灵活性，先从模型的功能说起。","ZUNA1.1 是一个具有 3.8 亿参数的头皮 EEG 信号掩码扩散自编码器。在给定部分通道的情况下，它可以对已有 EEG 段和通道进行去噪。它能重建缺失的通道，还能够根据头皮上的物理坐标预测新的通道信号。","参数数量与 ZUNA1 相同。它可在消费级 GPU 上运行，并且在许多工作负载下 CPU 上也可以接受。权重存放在 Hugging Face 上；推理和预处理代码存放在 GitHub 上。安装命令：pip install zuna。Zyphra 还提供免费的浏览器 EEG Playground，并将所有这些仅用于研究用途。","这种灵活性基于令牌化。","ZUNA 是一个变压器编码器–解码器扩散自编码器。它将每个通道切片为 0.125 秒的片段，在 256 Hz 下为 32 个样本。每个片段成为一个连续值令牌。令牌按通道 × 时间顺序序列化。","位置编码是关键思想。每个令牌携带一个 4 维旋转位置编码 (x, y, z, t)。即电极在头皮上的三维坐标和粗略时间索引。由于位置而非数组索引告诉模型通道所在位置，ZUNA 对通道布局保持不敏感。它接受任意电极布局，并可以在从未记录的位置生成信号。该功能允许按位置进行任意通道的上采样。","编码器将信号压缩为潜在表征。潜在表征通过自适应 RMS 归一化条件化解码器。解码器采用修正流（rectified-flow）目标进行训练。ZUNA1.1 的架构修改旨在提升训练稳定性，例如增加了归一化层。","由于架构保持接近，差异来自训练。","1. 可变长度输入（0.5–30 秒）：ZUNA1.1 在每个训练样本中采样一个片段长度，并对齐到 0.125 秒的标记网格。长度在四个区间中抽取，从非常短到较长。中间 1.5–10 秒的范围被过采样，因为这是最常见的操作点。由于标记数量不同，Zyphra 在每个批次中打包多个片段直到固定预算。带有样本感知掩码的灵活注意力（Flex attention）阻止标记跨样本关注。因此，一个模型可以服务于 0.5 秒的片段和 30 秒的延伸段，而无需重新配置。","2. 更丰富的重建任务混合：ZUNA1 训练时只使用一种 dropout 模式：均匀随机整体通道。ZUNA1.1 使用四种模式。第一种是整通道 dropout，用于覆盖稀疏电极布局和失效电极。第二种从每个通道去除短时间片段。第三种只从部分通道去除这些片段，在空间和时间上形成聚集间隙。第四种将缺失值分散在各个点上。","3. 质量感知预处理和更大的语料库：ZUNA1 在整个记录级别做通道质量判定，丢弃可用信号。ZUNA1.1 则计算每个通道每秒的质量分数，在加载时进行阈值处理。这使语料库从大约 200 万增长到大约 350 万个通道小时的公共 EEG 数据。Zyphra 团队还预计算每条记录的两种滤波版本：0.1–45 Hz 带通滤波，以及 0.01 Hz 高通滤波加陷波。基于不同预处理策略进行泛化是明确目标，而非基准结果。","因此，问题是灵活性是否会牺牲精度。","在保留任务上，ZUNA1.1 达到比 ZUNA1 更好或基本相同的重建 NMSE。两者都明显优于 MNE 的经典球面样条插值。为了公平比较，这些评估集使用了恰好五秒的样本。","Zyphra 还进行了一项基于区域的测试。从一个脑区删除电极，再从剩余七个电极进行重建。这种设置比随机通道丢失更现实。ZUNA1.1 在此场景中优于球面样条和 ZUNA1。","为了让这些机制更具体，下面的演示展示了管道的端到端动画。","总的来说，各版本的差异主要在训练上，而不是架构。","回到实践，reconstruct_fif 直接在 .fif 文件上运行，无需经过 .pt 中间步骤。较旧的四步管道仍然随之提供。","注意默认设置。segment_sec 是 5.0，因此 0.5–30 秒的范围需要显式设置。电极位置从文件本身读取。montage 参数仅在缺失位置时作为备选，缺少 3D 坐标的通道将被丢弃。","重建目标是一个并集。它结合了文件自身的 MNE 坏通道和 BAD_ 注释，以及上面请求的任何内容。会写入两个目录。full_reconstruction/ 保存模型在所有位置的输出。hybrid/ 保留原始数据，仅填充推断出的单元格，并附带一个 _mask.npz。","因为掩膜现在更灵活，所以几种实际模式得以实现。","需要与我们合作，推广您的 GitHub 仓库或 Hugging Face 页面或产品发布或网络研讨会等？请联系我们：https://forms.gle/wbash1wF6efRj8G58","Asif Razzaq 是 Marktechpost Media Inc. 的首席执行官。作为一位富有远见的企业家和工程师，Asif 致力于利用人工智能的潜力造福社会。他最近的努力是推出人工智能媒体平台 Marktechpost，该平台以深入覆盖机器学习和深度学习新闻而闻名，内容既技术可靠，又易于广大受众理解。该平台每月访问量超过 200 万，显示出其在观众中的受欢迎程度。"],"translationStatus":"translated","bodyOrigin":"source-page","editorial":{"summary":"Aioga 编辑摘要：Zyphra 发布 ZUNA1.1，一个 3.8 亿参数的掩码扩散自编码器，用于头皮 EEG 信号。 Aioga 将其归入「模型更新」方向，重点关注它对真实使用和行业竞争的影响。","background":"背景分析：模型与研究类动态需要结合能力边界、开放方式、成本、可用性和真实任务表现判断，单项指标领先不等于已经形成稳定采用。","viewpoint":"Aioga 判断：这条动态更适合作为行业观察信号，当前信息足以建立线索，但不足以推导长期结论。","implications":"影响分析：对相关团队而言，短期应先核对来源、可用范围和实际成本，再判断是否值得接入或跟进。","nextStep":"后续观察：继续观察官方文档、实际可用性、价格变化、开发者反馈和竞品回应。","evidenceRefs":["title","summary","articleBody"],"confidence":"medium","status":"published","aiGenerated":false,"autoApproved":true,"generatedBy":"rule-safe-fallback","generatedAt":"2026-07-23T07:30:40.603Z","sourceHash":"24c17068da55864b","validation":{"passed":true,"mode":"rule-safe-fallback","checks":["schema","length","source-attribution","no-html"]}},"tags":["模型更新","MarkTechPost（RSS）"],"translations":{"zh-CN":{"title":"Zyphra 发布 ZUNA1.1：Apache 2.0 许可的 EEG 基础模型，支持 0.5 至 30 秒可变长度输入","summary":"Zyphra 发布 ZUNA1.1，一个 3.8 亿参数的掩码扩散自编码器，用于头皮 EEG 信号。相比固定 5 秒输入的 ZUNA1，新模型支持 0.5 至 30 秒可变长度输入，并采用 4D 旋转位置编码实现任意通道布局的降噪、重建与上采样。训练数据从约 200 万通道小时扩展至约 350 万通道小时，在重建 NMSE 上持平或优于前代，并在区域电极删除测试中超越经典球面样条插值。","category":"模型更新","source":"MarkTechPost（RSS）","aggregationSource":"MarkTechPost（RSS）","pageTitle":"Zyphra 发布 ZUNA1.1：Apache 2.0 许可的 EEG 基础模型，支持 0.5 至 30 秒可变长度输入 - 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Zyphra 发布 ZUNA1.1，一个 3.8 亿参数的掩码扩散自编码器，用于头皮 EEG 信号。相比固定 5 秒输入的 ZUNA1，新模型支持 0.5 至 30 秒可变长度输入，并采用 4D 旋转位置编码实现任意通道布局的降噪、重建与上采样。训练数据从约 200 万通道小时扩展至约 350 万通道小时，在重建 NMSE 上持平或优于前代，并在区域电极删除测试中超越经典球面样条插值。","category":"Modèles","source":"MarkTechPost（RSS）","aggregationSource":"MarkTechPost（RSS）","pageTitle":"Zyphra 发布 ZUNA1.1：Apache 2.0 许可的 EEG 基础模型，支持 0.5 至 30 秒可变长度输入 - Aioga Actualités IA","description":"Aioga suit cette mise à jour de MarkTechPost（RSS） dans la catégorie Modèles. Zyphra 发布 ZUNA1.1，一个 3.8 亿参数的掩码扩散自编码器，用于头皮 EEG 信号。相比固定 5 秒输入的 ZUNA1，新模型支持 0.5 至 30 秒可变长度输入，并采用 4D 旋转位置编","url":"https://www.aioga.com/fr/news/cmrpgtrbn01qnbisrhjald9ba/"},"de":{"title":"Zyphra 发布 ZUNA1.1：Apache 2.0 许可的 EEG 基础模型，支持 0.5 至 30 秒可变长度输入","summary":"Aioga tracks this update from MarkTechPost（RSS） under 模型更新. 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Zyphra 发布 ZUNA1.1，一个 3.8 亿参数的掩码扩散自编码器，用于头皮 EEG 信号。相比固定 5 秒输入的 ZUNA1，新模型支持 0.5 至 30 秒可变长度输入，并采用 4D 旋转位置编码实现任意通道布局的降噪、重建与上采样。训练数据从约 200 万通道小时扩展至约 350 万通道小时，在重建 NMSE 上持平或优于前代，并在区域电极删除测试中超越经典球面样条插值。","category":"模型更新","source":"MarkTechPost（RSS）","aggregationSource":"MarkTechPost（RSS）","pageTitle":"Zyphra 发布 ZUNA1.1：Apache 2.0 许可的 EEG 基础模型，支持 0.5 至 30 秒可变长度输入 - Aioga Notícias de IA","description":"Aioga tracks this update from MarkTechPost（RSS） under 模型更新. Zyphra 发布 ZUNA1.1，一个 3.8 亿参数的掩码扩散自编码器，用于头皮 EEG 信号。相比固定 5 秒输入的 ZUNA1，新模型支持 0.5 至 30 秒可变长度输入，并采用 4D 旋转位置编码实现任意通道布局的降噪、重建与上","url":"https://www.aioga.com/pt-BR/news/cmrpgtrbn01qnbisrhjald9ba/"},"ru":{"title":"Zyphra 发布 ZUNA1.1：Apache 2.0 许可的 EEG 基础模型，支持 0.5 至 30 秒可变长度输入","summary":"Aioga tracks this update from MarkTechPost（RSS） under 模型更新. Zyphra 发布 ZUNA1.1，一个 3.8 亿参数的掩码扩散自编码器，用于头皮 EEG 信号。相比固定 5 秒输入的 ZUNA1，新模型支持 0.5 至 30 秒可变长度输入，并采用 4D 旋转位置编码实现任意通道布局的降噪、重建与上采样。训练数据从约 200 万通道小时扩展至约 350 万通道小时，在重建 NMSE 上持平或优于前代，并在区域电极删除测试中超越经典球面样条插值。","category":"模型更新","source":"MarkTechPost（RSS）","aggregationSource":"MarkTechPost（RSS）","pageTitle":"Zyphra 发布 ZUNA1.1：Apache 2.0 许可的 EEG 基础模型，支持 0.5 至 30 秒可变长度输入 - Aioga Новости ИИ","description":"Aioga tracks this update from MarkTechPost（RSS） under 模型更新. Zyphra 发布 ZUNA1.1，一个 3.8 亿参数的掩码扩散自编码器，用于头皮 EEG 信号。相比固定 5 秒输入的 ZUNA1，新模型支持 0.5 至 30 秒可变长度输入，并采用 4D 旋转位置编码实现任意通道布局的降噪、重建与上","url":"https://www.aioga.com/ru/news/cmrpgtrbn01qnbisrhjald9ba/"},"ar":{"title":"Zyphra 发布 ZUNA1.1：Apache 2.0 许可的 EEG 基础模型，支持 0.5 至 30 秒可变长度输入","summary":"Aioga tracks this update from MarkTechPost（RSS） under 模型更新. Zyphra 发布 ZUNA1.1，一个 3.8 亿参数的掩码扩散自编码器，用于头皮 EEG 信号。相比固定 5 秒输入的 ZUNA1，新模型支持 0.5 至 30 秒可变长度输入，并采用 4D 旋转位置编码实现任意通道布局的降噪、重建与上采样。训练数据从约 200 万通道小时扩展至约 350 万通道小时，在重建 NMSE 上持平或优于前代，并在区域电极删除测试中超越经典球面样条插值。","category":"模型更新","source":"MarkTechPost（RSS）","aggregationSource":"MarkTechPost（RSS）","pageTitle":"Zyphra 发布 ZUNA1.1：Apache 2.0 许可的 EEG 基础模型，支持 0.5 至 30 秒可变长度输入 - Aioga أخبار الذكاء الاصطناعي","description":"Aioga tracks this update from MarkTechPost（RSS） under 模型更新. Zyphra 发布 ZUNA1.1，一个 3.8 亿参数的掩码扩散自编码器，用于头皮 EEG 信号。相比固定 5 秒输入的 ZUNA1，新模型支持 0.5 至 30 秒可变长度输入，并采用 4D 旋转位置编码实现任意通道布局的降噪、重建与上","url":"https://www.aioga.com/ar/news/cmrpgtrbn01qnbisrhjald9ba/"},"hi":{"title":"Zyphra 发布 ZUNA1.1：Apache 2.0 许可的 EEG 基础模型，支持 0.5 至 30 秒可变长度输入","summary":"Aioga tracks this update from MarkTechPost（RSS） under 模型更新. Zyphra 发布 ZUNA1.1，一个 3.8 亿参数的掩码扩散自编码器，用于头皮 EEG 信号。相比固定 5 秒输入的 ZUNA1，新模型支持 0.5 至 30 秒可变长度输入，并采用 4D 旋转位置编码实现任意通道布局的降噪、重建与上采样。训练数据从约 200 万通道小时扩展至约 350 万通道小时，在重建 NMSE 上持平或优于前代，并在区域电极删除测试中超越经典球面样条插值。","category":"模型更新","source":"MarkTechPost（RSS）","aggregationSource":"MarkTechPost（RSS）","pageTitle":"Zyphra 发布 ZUNA1.1：Apache 2.0 许可的 EEG 基础模型，支持 0.5 至 30 秒可变长度输入 - Aioga AI समाचार","description":"Aioga tracks this update from MarkTechPost（RSS） under 模型更新. Zyphra 发布 ZUNA1.1，一个 3.8 亿参数的掩码扩散自编码器，用于头皮 EEG 信号。相比固定 5 秒输入的 ZUNA1，新模型支持 0.5 至 30 秒可变长度输入，并采用 4D 旋转位置编码实现任意通道布局的降噪、重建与上","url":"https://www.aioga.com/hi/news/cmrpgtrbn01qnbisrhjald9ba/"},"it":{"title":"Zyphra 发布 ZUNA1.1：Apache 2.0 许可的 EEG 基础模型，支持 0.5 至 30 秒可变长度输入","summary":"Aioga tracks this update from MarkTechPost（RSS） under 模型更新. 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