自然主義的なビデオ刺激に対するfMRI脳の反応を予測することは、ほんの数のデータと、最も残念なことに、数行のPythonで信じられないほどうまくいくというのは、少し悲しいことです 私の言っていることが分かりますよね。たとえば、コードは本質的に読みやすく単純です(Torchなどを使用したAVGトランスフォーマーモデルの場合です) TorchとPythonがCUDAカーネルよりも優れたAPIであるように、魅力の一部がほとんど取り除かれます 「かなり単純で超高速な数学」を呼び出すシンプルなASSコード+大量のデータで十分です 唯一の複雑な部分は、ML コンパイラとそのターゲットのアーキテクチャです これらすべては完全に自明でよく知られており、それは実現でも何でもありませんが、脳の反応を予測することが 500 loc の Python と 2025 年の一部のデータであることは面白いと思います (ラヴクラフトの現代の GPU と ML コンパイラの複雑さのおかげで、非常にきれいに隠されています)

はっきり言っておきますが、私はそれが悲しいと言っているのではなく、脳が「特別」であるとか、私は文句を言っているのです bc python は遅滞した英語のように見え、クールではありません 私はk-complexity/compression/brainはコンピューターの若者です、脳の反応を予測することが可能であることにショックを与えたり悲しんだりしません、私はそれがtardo-english Pythonで書かれていることを悲しく思います、そしてそれが理にかなっていることを悲しく思います