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在理解过程中，人类大脑会表现计算机程序的哪些方面？我们通过分析程序员理解 Python 代码的功能性磁共振成像 (fMRI) 研究得出的大脑记录来研究这个问题。我们首先评估一系列静态和动态代码属性，例如抽象语法树 (AST) 相关和运行时相关指标，并研究它们与神经大脑信号的关系。然后，为了了解大脑表征是否编码了有关计算机程序的细粒度信息，我们训练了一个探测器，将大脑记录与一套在代码上训练的 ML 模型学习到的表征进行对齐。我们发现，多需求和语言系统（负责非常不同的认知任务的大脑系统）都编码了特定的代码属性，并与机器学习的代码表征唯一一致。这些发现表明至少有两种不同的神经机制介导计算机程序的理解和评估，促使设计超越静态语言建模的代码模型目标。我们将所有相应的代码、数据和分析公开发布在 https://github.com/ALFA-group/code-representations-ml-brain
人类和人工神经网络中计算机程序的收敛表示
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