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há algo um pouco triste que prever as respostas cerebrais de fMRI a estímulos de vídeo naturalistas possa ser feito incrivelmente bem com apenas alguns dados e, infelizmente, algumas linhas Python
Você sabe o que quero dizer? tipo, o código é legível e simplista por natureza (assim é o caso do modelo AVG Transformers usando tocha, etc)
Como o Torch e o Python são uma API muito boa em relação aos kernels Cuda, ele quase remove um pouco do charme
código simples que chama "matemática bastante simples e muito rápida" + muitos dados são suficientes
a única parte complexa é o compilador de ML e a arquitetura de seu destino
tudo isso é completamente evidente e bem conhecido, não é uma realização nem nada, só acho engraçado que prever as respostas do cérebro seja 500 loc de python e alguns dados em 2025 (graças à complexidade Lovecraftiana de GPUs modernas e compiladores de ML sendo tão bem escondidos)

11 de ago. de 2025
🏆 Temos o prazer de anunciar que a equipe de Brain & AI da Meta FAIR conquistou o 1º lugar na prestigiada competição de modelagem cerebral Algonauts 2025.
Seu modelo de parâmetro 1B, TRIBE (Trimodal Brain Encoder), é a primeira rede neural profunda treinada para prever respostas cerebrais a estímulos em várias modalidades, áreas corticais e indivíduos. A abordagem combina representações pré-treinadas de vários modelos fundamentais do Meta - texto (Llama 3.2), áudio (Wav2Vec2-BERT do Seamless) e vídeo (V-JEPA 2) - para prever uma quantidade muito grande (80 horas por sujeito) de respostas cerebrais espaço-temporais de fMRI a filmes adquiridos pelo projeto Courtois NeuroMod
Baixe o código:
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Baixe os dados:
bate-papo só para ficar claro, não estou dizendo que é triste porque o cérebro é "especial" ou algo assim, estou reclamando porque python parece inglês retardado e não é legal
Eu sou um k-complexity/compressão/cérebro é um rapaz de computador, não me choca ou me entristece que prever respostas cerebrais seja possível, estou triste que esteja escrito em Python tardo-inglês e que faça sentido que seja
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