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nucleus accumbens
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AI模型在奖励评估回路受扰时表现出类似人类的快感缺失
研究人员开发了一个新的框架来评估视觉语言模型中的奖励评估，并将其与人类的快感缺失和动机缺陷进行比较。通过调整用于重度抑郁症的临床测试，他们识别并扰乱了这些AI模型中的奖励预期单元。研究发现，破坏这些单元会导致模型偏好低努力、低回报的选择，模仿快感缺失的症状，而不会损害其一般任务能力。这项工作揭示了AI中功能性的奖励评估回路，与人类观察到的回路非常相似。
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LLM赋能模式自适应表格学习，用于多模态临床推理
研究人员开发了一种名为模式自适应表格表示学习的新方法，该方法利用大型语言模型（LLM）创建可迁移的表格嵌入。该方法将结构化变量转换为自然语言语句，无需手动特征工程即可实现跨不同数据模式的零样本对齐。当集成到结合表格和MRI数据的痴呆症诊断多模态框架中时，该方法取得了最先进的性能，并证明了对未见模式的成功零样本迁移。