用自然语言训练神经解码器

研究提出 Language as Supervision（LaS）框架，通过将神经特征与自然语言类别描述对齐来解码神经活动。在涵盖视觉、运动和语音解码的 7 种编码器架构测试中，LaS 相比类别标签监督基线将语音解码准确率最高提升 17.15 pp。该表征还支持候选集复用与受试者适应，并在稳态视觉诱发电位（SSVEP）中实现了条件未见频率解码。