视觉模型与人脑很相似最新研究揭示视觉模型与人脑对齐机制
AI看世界的方式，与人类大脑相似，这是为什么？
FAIR与巴黎高等师范学院通过训练自监督视觉Transformer模型（DINOv3），并使用功能性磁共振成像（fMRI ）和脑磁图（MEG）从不同指标评估脑-模型相似性。
结果发现，模型大小、训练数据量和图像类型都会影响模型与大脑的相似度，而且这些因素之间还有相互作用。
特别是，规模最大、训练量最多，并使用人类相关图像训练的DINOv3模型，在脑相似性评分最高。
研究还发现，类脑表征在AI模型中的出现遵循特定的时间顺序：模型先对齐人类早期感觉皮层表征，而要像大脑的高层区域（例如前额叶）一样处理信息，则需更多训练数据。
这一发展轨迹与人类大脑皮层的结构与功能特性高度一致。模型在训练后期学到的表征，恰好对应大脑中发育最晚、最厚、髓鞘最少、处理速度最慢的区域。
