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官方账号arXiv cs.LG@Ximeng Mao, Nanda H. Krishna, Avery Hee-Woon Ryoo, Matthew G. Perich, Guillaume Lajoie
推荐理由：MOJO让神经解码模型也能用大量无标签数据，比纯监督学习更强，尤其数据少时效果拔群。
MOJO
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7月16日
11:35
MOJO（Masked autOencoder-based JOint training）是一个结合自监督掩码自编码与监督学习的训练框架，用于尖峰令牌化模型。在猴子运动皮层、小鼠视觉决策等多区域数据集上，MOJO超越纯监督模型，尤其在少样本微调时性能提升显著。该框架还泛化到人类ECoG语音数据，达到专用神经基础模型水平。