近日,北京大学物理学院重离子物理研究所高家红教授团队与合作者提出统一时频域睡眠解码基础模型SleepGPT:以生成式预训练Transformer为核心,在大规模多导睡眠监测(PSG)数据上进行预训练,构建可迁移、可扩展的通用睡眠表征,并在多类睡眠解码任务中取得优异表现。2026年1月13日,相关成果以“用于睡眠解码的统一时频基础模型”(A unified time-frequency foundation model for sleep decoding)为题,发表在《自然·通讯》(Nature ...