arXiv · cs.CL· Zach Paris·· 16 小时前AI 评分32
一个低秩子空间捕捉 LLM 与人类神经活动在自然语言听觉中的线性对齐
A Low-Rank Space Captures Linear Alignment Between LLM and Human Neural Activity During Naturalistic Language Listening
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Zach Paris
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.40511v1
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AI 导读
研究用 ridge reduced-rank regression 定位 LLM 表征中对神经活动具有线性预测能力的子空间。在三个自然语言听觉数据集（颅内电生理与 fMRI）和六种模型条件下，仅用原嵌入维度的 1-3% 即可恢复全部线性编码性能，且该子空间可在 held-out 被试间泛化。PCA 需要更多维度才能达到同等预测效果，说明最预测大脑活动的方向不同于 LLM 表征中方差最大的主轴。
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