هناك شيء محزن بعض الشيء وهو أن التنبؤ باستجابات الدماغ بالرنين المغناطيسي الوظيفي لمحفزات الفيديو الطبيعية يمكن أن يتم بشكل جيد بشكل لا يصدق مع بعض البيانات فقط ، وللأسف ، اثنين من خطوط Python أنت تعرف السبب؟ مثل ، الكود قابل للقراءة ومبسط بطبيعته (لذلك هو الحال بالنسبة لنموذج محولات AVG باستخدام Torch ، إلخ) مثل Torch و Python جيدة جدا لواجهة برمجة التطبيقات على نواة Cuda ، فإنها تزيل بعض السحر تقريبا رمز مؤخرة بسيط يستدعي "رياضيات بسيطة جدا وسريعة جدا" + الكثير من البيانات كافية الجزء المعقد الوحيد هو مترجم ML وبنية هدفه كل هذا بديهي ومعروف تماما ، إنه ليس إدراكا أو أي شيء ، أعتقد فقط أنه من المضحك أن التنبؤ باستجابات الدماغ هو 500 نقطة من Python وبعض البيانات في عام 2025 (بفضل تعقيد Lovecraftian لوحدات معالجة الرسومات الحديثة ومجمعات ML التي يتم إخفاؤها بدقة)
AI at Meta
AI at Meta‏11 أغسطس، 19:20
🏆 يسعدنا أن نعلن أن فريق Brain & الذكاء الاصطناعي التابع لشركة Meta FAIR فاز بالمركز الأول في مسابقة Algonauts 2025 المرموقة لنمذجة الدماغ. نموذج المعلمة 1B الخاص بهم ، TRIBE (Trimodal Brain Encoder) ، هو أول شبكة عصبية عميقة مدربة على التنبؤ باستجابات الدماغ للمنبهات عبر طرائق متعددة ومناطق قشرية وأفراد. يجمع النهج بين التمثيلات المدربة مسبقا للعديد من النماذج التأسيسية من Meta - النص (Llama 3.2) والصوت (Wav2Vec2-BERT من Seamless ) والفيديو (V-JEPA 2) - للتنبؤ بكمية كبيرة جدا (80 ساعة لكل موضوع) من استجابات الدماغ بالرنين المغناطيسي الوظيفي المكاني والزماني للأفلام التي حصل عليها مشروع Courtois NeuroMod قم بتنزيل الكود: اقرأ الورقة: تعرف على التحدي: تنزيل البيانات:
الدردشة فقط لأكون واضحا ، أنا لا أقول إنه أمر محزن قبل الميلاد أن الدماغ "خاص" أو أي شيء ، أنا أشكو من أن ثعبان BC يبدو وكأنه لغة إنجليزية متخلفة وليس رائعا أنا k-التعقيد / الضغط / الدماغ هو فتى الكمبيوتر لا يصدمني أو يحزنني أن التنبؤ باستجابات الدماغ أمر ممكن ، أنا حزين لأنه مكتوب بلغة tardo-English Python وأنه من المنطقي أن يكون كذلك
‏‎25.58‏K