要進一步提高從腦部記錄中解碼文本的準確性和可靠性，可以考慮以下幾個方向：
增強數據集的多樣性和規模：目前的研究主要依賴於有限的數據集，這可能限制了模型的泛化能力。通過收集更多樣化的腦部活動數據，特別是來自不同參與者和不同語言環境的數據，可以幫助模型學習更廣泛的語言模式和腦部活動之間的關聯。
改進信號處理技術：由於fMRI信號通常具有低解析度和噪聲，使用先進的信號處理技術（如去噪算法和信號增強技術）可以提高信號的質量，從而提高解碼的準確性。
多模態學習：結合來自不同模態的數據（如語音、視覺和腦部信號）可以提供更豐富的上下文信息。通過使用多模態大規模語言模型（MLLM），可以更好地捕捉語言的語義和上下文，從而提高解碼的準確性。
個性化模型訓練：考慮到每個人的腦部活動模式可能存在差異，針對個體進行模型訓練或微調可以提高解碼的準確性。這可以通過收集每個參與者的專屬數據來實現。
持續的模型評估和優化：定期對模型進行評估，並根據實際應用中的表現進行調整和優化，能夠不斷提高解碼的準確性和可靠性。