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Perceiver Resampler
Perceiver Resampler
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LLM框架LLMODE增强不规则时空预测
研究人员开发了LLMODE，一个旨在利用大型语言模型（LLM）改进时空预测的新型框架。该方法解决了现有方法在处理不规则采样数据和有限上下文窗口等方面的局限性。LLMODE采用图感知ODE编码器将不规则观测转换为连续时间潜在轨迹，然后通过Perceiver Resampler将其压缩为动态内存令牌。这些令牌与统计描述符一起，通过门控交叉注意力模块注入到冻结的LLM中，使模型能够有效地利用外部时空证据。在城市和物理动力学数据集上的实验表明…
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新的fMRI解码方法显示语言模型掩盖了失败
研究人员开发了一种从fMRI信号解码连续语言的新方法，通过扩展体素选择和更先进的语言模型来改进现有的编码流程。他们还引入了fMRIFlamingo，一个将大脑活动映射到冻结的Llama-3.2-1B模型的系统。然而，严格的测试显示，明显的解码成功在很大程度上是由于语言模型自身的先验知识，而不是神经输入，这突显了对此类系统进行仔细评估的必要性。