Transformer作为绝大多数大模型的基础架构，如今不再局限于文字、图像训练，已经大规模运用在脑机大模型搭建当中。过往脑机数据零散、样本标准不统一，很难搭建通用模型，而Transformer独有的注意力机制，可以抓取不同时段脑波之间的关联特征。

模型会标记大脑不同区域产生的电波，区分情绪波动、思考动作、肢体想法对应的波形规律，把时序化脑电数据转为结构化向量数据，存入向量数据库。再借助RAG检索增强技术调取历史样本，大幅降低识别失误率。

对比老式机器学习模型，基于Transformer搭建的脑机大模型学习速度更快，仅需要少量样本即可完成个人适配。艾诺脑联技术团队研究Transformer在神经数据领域的落地逻辑，将架构运用自有AIENO整套系统迭代升级，持续缩小国产脑机算法与海外技术差距。