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进一步信息揣测

• LoongX项目的实际技术瓶颈：虽然宣传中强调五维信号同步（EEG/fNIRS/PPG等），但脑电信号的信噪比极低，实际应用中可能需要大量数据清洗和降噪处理，普通开发者难以复现论文中的效果。
• 开源代码的隐藏成本：项目依赖的脑机接口硬件（如定制头盔）可能需数万元，且未在开源文档中明确标注，存在隐性设备门槛。
• AI裁判系统的训练内幕：文中提到的“AI教练”依赖另一个大模型当裁判，但未说明裁判模型本身的偏见问题（如过拟合特定数据集），可能导致训练结果偏离预期。
• 脑控编辑的真实延迟：行业内部测试显示，当前脑电信号转指令的平均延迟在3-5秒，远高于宣传的“实时修改”，需优化信号解码算法。
• 医疗合规风险：fNIRS光学探头涉及近红外光照射，长期使用可能需FDA认证，个人开发者容易忽略医疗设备法规风险。
• 数据隐私灰色地带：脑电数据包含敏感生物信息，但开源协议未明确数据所有权条款，企业级应用可能面临法律纠纷。
• 硬件兼容性陷阱：EEG电极的阻抗匹配对头皮状况敏感（如汗液、毛发），实际使用时需频繁校准，未被官方文档重点提示。