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用大语言模型在语言刺激下解码语义表示
大脑解码技术为解释神经活动的解释以重现思想，情感和运动的方式铺平了道路。Tang等。 （2023）引入了一种新颖的方法，该方法将语言模型用作基于功能磁共振成像（fMRI）数据的大脑解码的生成模型。 在他们的工作中构建，这项研究探讨了使用三种其他语言模型的使用以及先前研究中使用的GPT模型，以改善解码功能。 此外，我们使用嵌入模型添加了一个评估度量，提供了比BertScore更高水平的语义相似性。 通过比较解码的表现并确定导致良好性能的因素，我们发现高解码精度并不仅仅取决于准确预测大脑活动的能力。 相反，该模型倾向于生成更精确的句子重新构造的文本类型（例如Web文本，博客，新闻文章和书籍），它倾向于生成更重要的作用。Tang等。（2023）引入了一种新颖的方法，该方法将语言模型用作基于功能磁共振成像（fMRI）数据的大脑解码的生成模型。在他们的工作中构建，这项研究探讨了使用三种其他语言模型的使用以及先前研究中使用的GPT模型，以改善解码功能。此外，我们使用嵌入模型添加了一个评估度量，提供了比BertScore更高水平的语义相似性。通过比较解码的表现并确定导致良好性能的因素，我们发现高解码精度并不仅仅取决于准确预测大脑活动的能力。相反，该模型倾向于生成更精确的句子重新构造的文本类型（例如Web文本，博客，新闻文章和书籍），它倾向于生成更重要的作用。
❖语言实验室在发展语言技能中的作用
10.1002/cjce.25140 https://www.scopus.com/inward/resor d.uri？ 40＆partnerId = 40＆md5 = 97fbea1eb010 874d1b36d644425da8f 19 Gosipata S.B. div>; Reddy P。; Khaalko R.K。; Bisht n。; Kuril S.R. div>; Madhuri K。； Kasaudhan r。 Yadav s。; Chand G。； Kaur T。; Thakur M。； Sobti R.C. div>
采用脑机接口技术的医疗器械术语及定义
脑机接口医疗器械brain-computer interface medical equipment，BCI-ME 结构上：与大脑、中枢神经或者外周神经直接连接。 机制上：实现大脑信息与外部辅助、增强设备实时双向交互或单向刺激是其显着特征。 效果上：实现脑部疾病治疗、视觉听觉语言等功能恢复或代替、肢体康复等临床治疗效果。
大型语言模型是否反映认知语言处理？
大型语言模型 (LLM) 在文本理解和逻辑推理方面表现出了卓越的能力，这表明 LLM 学习到的文本表征可以促进其语言处理能力。在神经科学中，大脑认知处理信号通常用于研究人类的语言处理。因此，很自然地会问 LLM 的文本嵌入与大脑认知处理信号的对齐程度如何，以及训练策略如何影响 LLM-大脑对齐？在本文中，我们使用表征相似性分析 (RSA) 来测量 23 个主流 LLM 与大脑 fMRI 信号之间的对齐程度，以评估 LLM 对认知语言处理的模拟效果。我们通过实证研究了各种因素（例如，训练前数据大小、模型缩放、对齐训练和提示）对这种 LLM-大脑对齐的影响。实验结果表明，预训练数据大小和模型缩放与 LLM-大脑相似性呈正相关，1 而对齐训练可以显著提高 LLM-大脑相似性。明确的提示有助于 LLM 与大脑认知语言处理的一致性，而无意义的噪声提示可能会削弱这种对齐。此外，各种 LLM 评估（例如 MMLU、Chatbot Arena）的表现与 LLM-大脑相似性高度相关。
生成人工智能、共同进化和语言教育 语言教育
Kern（2024，本期）在《现代语言杂志》本期发表的压轴文章，为批判性地反思（人类）教师在日益广泛的促进第二语言（L2）发展的技术中所扮演的角色提供了机会。正如 Kern 准确描述的那样，自 2020 年 3 月全球爆发新冠肺炎疫情以来，许多习惯于在面对面教学环境中授课的语言教育工作者被迫转向远程教学，而且通常没有专门设计的远程学习模式所具备的亲身体验和基础设施支持。语言教育工作者迎接了这一挑战。而且据我估计，过去几年，在语言教学和学习模式（包括住宿、混合和远程环境）中，技术的有效使用有所提高。在技术应用于语言学习的历史中，视频会议、社交媒体、语言教程网站和应用程序、在线教科书和语法、翻译工具以及基于视频和音频的内容（等等）的使用并不令人惊讶。正如互联网理论家 Clay Shirky 所描述的那样，“通信工具只有在技术上变得无趣时才会变得具有社交意义”（Shirky，2008 年，第 105 页），事实上，人们对更深入地研究人类现在日常使用的数字技术和模式有着浓厚的兴趣，因为它们可能会改变语言的使用和发展轨迹。这一领域的深刻研究包括应用维果茨基的中介概念、扁平的本体论方法（如拒绝严格区分人类和非人类实体的社会唯物主义），以及将人类认知的焦点从大脑局部扩展到认知和学习的观点，这些观点体现、嵌入、实施和分布在不断变化的社会、符号和物质环境中，包括技术的结合。让我补充一点，目前的主要颠覆性技术是生成人工智能（GenAI），它为传统导向的、机构定位的指导性语言学习带来了许多机会，也带来了相当大的风险和挑战。在以下各节中，我首先讨论人类与技术交织在一起的共同进化动态。然后，我描述了我自己（和其他人促进的）一些关于使用的研究