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Representational similarity analysis - connecting the branches of systems neuroscience
Representational similarity analysis - connecting the branches of systems neuroscience
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大型语言模型在创造性思维中展现出与人脑的对齐
一项发表在arXiv上的新研究探讨了在创造性思维任务中，大型语言模型（LLMs）与人脑的对齐情况。研究人员使用了参与者执行“替代用途测试”（AUT）时的功能性磁共振成像（fMRI）数据，并分析了不同规模LLMs的表征。研究发现，大脑-LLM的对齐程度与模型规模以及生成想法的原创性呈正相关，尤其是在创造过程的早期阶段。此外，研究表明训练后目标会影响这种对齐，与针对创造性优化的模型相比，经过推理训练的变体展现出不同的模式。
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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。