TEX-MEX：统一结构与时间相似性的时序对比学习方法

TEX-MEX 提出一种统一结构与时间相似性的时序对比学习方法，在 PPG、EEG、ECG、加速度及连续血糖监测上对对比、重建、JEPA 等基线取得领先结果。研究者基于此训练了一个 56 万参数的 PPG 基础模型，在多项下游基准上达到最优，体积约为同类最优单模态 PPG 基础模型的 1/50，并将以开源开放权重形式发布。