神经解码不再只靠配对记录：BeeMO用6.5小时无配对行为数据提升跨任务迁移
神经运动解码长期依赖侵入式采集的配对神经—行为记录，而无配对行为数据更便宜、更易扩展。BeeMO把行为解码器与神经编码器解耦：行为解码器先在行为轨迹上学习运动动力学，神经活动仅在可用时通过交叉注意力接入。在非人灵长类皮层内运动数据集上，加入6.5小时无配对行为数据后，BeeMO-POYO在随机目标到达任务上显著优于POYO，在等长腕任务上同样显著；仅用行为预训练的BeeMO-POYO可匹敌用32个会话神经数据预训练的POYO。