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本文提出 ACSESS 方法，用于自动组合多种样本选择策略来改进少样本学习的性能，涵盖上下文学习和梯度优化两种方法。该工作在包含文本和图像两种模态的 14 个数据集上证明，策略组合的效果始终优于单个选择方法。
# 论文页面 - 元学习上下文学习实现无需训练的跨被试脑解码 来源：[https://huggingface.co/papers/2604.08537](https://huggingface.co/papers/2604.08537) 作者：,,,,,,,,,,,,, ## 摘要 一种元优化方法通过少量图像-脑示例快速推断个体独特神经编码模式，无需跨被试及扫描仪微调，即可实现可泛化的语义视觉解码。[视觉解码](https://huggingface.co/papers?q