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本文提出一个模型引导的框架，利用AI发现和生成面部情绪刺激，最大化自闭症与神经典型个体之间的感知差异，并证明群体差异集中在少数表情上。
GEESE 是一个端到端深度学习框架，能够直接从3D姿态动态中学习行为表征，无需手工特征。在三种自闭症相关遗传模型（CNTNAP2、CHD8、FMR1）中，它在行为分类和基因型预测任务上超越了传统基线。该框架还引入了 HONK，一个基于自然语言进行行为表型分析的交互式工具。