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Allen Brain Observatory
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AI仅凭神经元关联即可解码神经元功能
研究人员开发了一种仅使用神经活动相关性矩阵即可解码神经元首选方向和感受野位置的方法，无需直接的刺激-响应数据。一个仅基于小鼠视觉皮层神经元这些相关性模式训练的Transformer模型，在预测方向时平均误差为25°，在感受野位置上的R²为0.23。该方法利用了方向类别关系的循环性质，信号关联中的轻微各向异性识别了主导方向和可恢复的帧。
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新框架使用视觉记忆指导成像任务中的人工智能模型
研究人员推出了一种新颖的框架——检索增强视觉提示（RAVP），旨在指导基础模型完成双光子钙成像等专业任务。RAVP不调整模型权重，而是在推理时将外部视觉记忆直接注入模型的输入中。该方法使用检索到的带注释的示例作为概念提示，仅通过输入设计即可实现适应。在Allen Brain Observatory数据集上的实验表明，RAVP在零样本神经元检测和实例分割方面持续改进，单个精心选择的示例比多个检索到的示例更有效。
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新框架超越激活对齐来衡量神经敏感性
研究人员开发了一个新的框架，用于评估超越简单激活对齐的神经敏感性。该方法使用局部可解码信息和Fisher信息来衡量表示在噪声下区分微小扰动能力。该方法通过预期的投影回拉/Fisher度量来总结表示，经验上已证明可以恢复独立训练的神经网络中的相应层，并揭示标准训练和鲁棒训练之间的差异。