Silin Chen

AI模型注意力拓扑映射至人脑网络

研究人员开发了一种新颖的方法，通过将Transformer模型注意力拓扑映射到人脑网络，来比较AI模型的组织特性。该方法实现了跨视觉、语言和多模态系统的、与模态无关且无任务的分析。他们对151个模型的研究揭示了一种连续的弧形拓扑对齐分布，其中侧重全局抽象的模型与更高级别的大脑网络对齐，而侧重局部细节的模型则与低级别网络对齐。意外的发现包括DINOv2的对齐度降低以及蒸馏DeiT模型的尺度反转，这表明模型架构、训练和类大脑组织之间存在复杂的关系。