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本文通过系统研究揭示,大型语言模型与人类语言网络的脑区对齐主要反-20250310060202

爱可可-爱生活  · 微博  · AI  · 2025-03-10 06:02

正文

2025-03-10 06:02

本文通过系统研究揭示,大型语言模型与人类语言网络的脑区对齐主要反映了形式语言能力的习得并在早期饱和,模型大小并非关键因素,而形式语言能力而非功能语言能力才是脑区对齐的主要驱动力,这表明人类语言网络可能主要编码形式语言结构,并暗示了当前 LLMs 的发展路径可能与人类语言处理机制存在差异。
[CL]《From Language to Cognition: How LLMs Outgrow the Human Language Network》B AlKhamissi, G Tuckute, Y Tang, T Binhuraib... [EPFL & MIT] (2025) 网页链接 #机器学习#






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