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Large Language Models Help Mitigate Cross-Individual Variability in Aligning Brain Signals with Language
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内容提要
本研究利用大型语言模型提取EEG信号中的个体无关特征，解决了零样本预测能力不足的问题，增强了模型的鲁棒性和可推广性，对脑-机接口领域具有潜在影响。
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关键要点
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本研究利用大型语言模型提取EEG信号中的个体无关特征。
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解决了零样本预测能力不足的问题。
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增强了模型的鲁棒性和可推广性。
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对脑-机接口领域具有潜在影响。
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实验结果显示LLMs在解码噪声EEG数据中的个体无关语义信息方面发挥了重要作用。
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