يقترح المؤلفون إطار عمل NeuFS، وهو إطار لتعلم الأمثلة القليلة النشط الحساس للخلايا العصبية، ينقل اختيار العينات من مقاييس مستوى الإخراج إلى ديناميكيات النموذج الداخلية. ومن خلال الاستفادة من أنماط تنشيط الخلايا العصبية، تهدف الطريقة إلى تحديد فجوات المعرفة المحددة وتقليل تكاليف التسمية البشرية.
- يمثل NeuFS العينات مباشرةً باستخدام أنماط تنشيط الخلايا العصبية بدلاً من التضمينات الخارجية أو الانتروبيا التنبؤية.
- يستخدم استراتيجية ذات معيارين تضمن التنوع من خلال الأنماط العصبية وتعطي الأولوية للعينات المفيدة عن طريق قياس إجماع الخلايا العصبية.
- أظهرت التجارب على ثلاث مجموعات بيانات أن NeuFS يتفوق على الأسس الأساسية الحالية لتعلم الأمثلة القليلة النشطة في مهام الاستدلال وتصنيف النصوص.
- تؤكد دراسات الإزالة (Ablation) أن التنشيط العصبي الداخلي يوفر إشارة اختيار أكثر أساسية من التضمينات الخارجية.
يوفر هذا الإطار نهجًا أكثر فعالية لاختيار أمثلة العرض (demonstrations) القليلة من خلال الاستفادة من الحالة الداخلية للنموذج لتحديد الأمثلة الصعبة.