一篇新发表在arXiv上的视角论文探讨了语言学、计算神经科学和深度学习的交叉领域。文章强调了计算神经科学如何通过将语言结构形式化为可检验的神经模型，来弥合语言学理论与神经数据之间的差距。该论文着重指出了大语言模型（LLMs）在该领域取得的重大进展，并指出它们能够提供新的表征空间来研究语言处理，以及在“模型-大脑对齐”框架内评估语言理论的生物学合理性。 AI
影响 大语言模型为理解语言处理的神经基础和评估语言理论提供了新方法。
排序理由 该条目是一篇学术论文，讨论了多个科学领域的交叉研究。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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