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文章分析了 Andrej Karpathy 关于使用 HTML 作为 LLM 输出格式的观点，结合神经科学视角探讨人机交互的演变。作者认为尽管未来可能转向神经模拟，但 HTML 因其工程上的可维护性和低成本，将在中短期内作为人机协作的最佳实践持续存在。
UCLA 研究人员研发了 DDL-920，这是一种可在小鼠体内模拟中风康复效果的药物，相关成果发表于 Nature Communications。这一突破靶向副球蛋白神经元，旨在恢复伽马振荡并改善运动控制。
本文阐述了约夏·巴赫的观点，即复制大脑的物理连接无法产生类人意识，并强调心理状态源于信息处理过程，而非单纯的解剖结构映射。
贝勒医学院的研究人员发现，处于无意识状态的人脑海马体能够处理语言并预测单词，这挑战了当前对意识的认知。这项发表在《自然》杂志上的研究揭示出与人工智能预测编码相似的生物学机制。
本文介绍了麻省理工学院大四学生奥利维亚·哈尼卡特（Olivia Honeycutt），重点展示了她在语言学、计算和认知科学交叉领域的跨学科研究，尤其关注人类语言处理与大语言模型的比较。
NeuralSet 是一个全新的 Python 包，为 fMRI、EEG、MEG、ECoG、spike 等多模态神经 AI 数据，以及文本、音频、视频和图像，提供快速、可扩展的预处理与嵌入工具。
# 论文页面 - 元学习上下文学习实现无需训练的跨被试脑解码 来源：[https://huggingface.co/papers/2604.08537](https://huggingface.co/papers/2604.08537) 作者：,,,,,,,,,,,,, ## 摘要 一种元优化方法通过少量图像-脑示例快速推断个体独特神经编码模式，无需跨被试及扫描仪微调，即可实现可泛化的语义视觉解码。[视觉解码](https://huggingface.co/papers?q
TRIBE v2 是一款全新的预测性基础模型，旨在理解人脑如何处理复杂刺激。