REALM：LFP建模的回顾式编码器对齐框架

1. 12:00
   arXiv：cs.LG

   REALM：面向 LFP 建模的回顾式编码器对齐框架

   REALM 是一个面向因果 LFP 行为解码的回顾式知识蒸馏框架，将预训练的多会话双向 Mamba-2 教师模型表征迁移到紧凑的因果学生模型。它在无标签和微调流程中均取得对比解码器中最高的平均准确率，显著优于 SOTA 的 CrossModalDistill，且参数量不到其已发布学生模型的一半、预训练时间仅为其十分之一。

趋势仅比较持续完整观测到的相同主体，范围可能小于当前热度统计。移动指针或点击图表查看每小时热度；键盘可用左右方向键切换。