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本文研究了在自然语言理解过程中，语言模型表示如何预测MEG、ECoG等记录中的神经活动。研究结果表明，语言模型特征可作为有用的神经预测因子，但需谨慎避免将预测成功过度解读为共享神经组织的证据。
本文介绍了Augmented Sparse Encoding Models，利用语言模型的稀疏特征解读大脑对语言的反应，并在高场7T fMRI数据上进行了验证。该模型恢复了已知的神经调谐特性，并发现了一个新的体素群体，该群体对与人相关的内容具有调谐特性。
# HeLa-Mem: Hebbian Learning and Associative Memory for LLM Agents 来源：[https://arxiv.org/html/2604.16839](https://arxiv.org/html/2604.16839) Jinchang Zhu1,∗,a, Jindong Li1,∗, Cheng Zhang2,∗, Jiahong Liu3, Menglin Yang1,†,b 1香港科技大学（广州） 2吉林大学 3香港中文大学 [email protected] [email protected] ∗同等贡献 †通讯作者 ###### 摘要 长...