用语言教授神经解码器

论文提出 Language as Supervision（LaS），通过学习投影将神经特征与自然语言类别描述对齐，并用候选文本原型预测类别，替代隐式类别标签监督。研究在视觉、运动和语音解码任务上评估七种编码器架构，LaS 将语音解码准确率较匹配 CLS 基线提升最高 17.15pp，并支持候选集复用、被试与会话适配及 SSVEP 未见频率条件解码。