[Paper] 大脑中的相干性在可分离的时间尺度上展开

发布: 3周前 (2025年12月24日 GMT+8 00:16)

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原文: arXiv

Source: arXiv - 2512.20481v1

概述

本研究探讨大脑在我们聆听自然语言时如何保持叙事的连贯性。通过将超高场强（7 T）功能性磁共振成像（fMRI）记录与大型语言模型（LLM）提取的信号相结合，作者展示了大脑同时运行两种不同的时间过程：一种缓慢的“漂移”，在数分钟内整合意义；以及一种快速的“转变”，在事件边界处重新配置表征。

无注释神经标记: 引入了两种基于 LLM 的时间序列——上下文漂移和事件转变——捕捉渐进的意义累积和突发的叙事变化，无需人工标注。
高分辨率编码模型: 收集了单个受试者在聆听 13 个犯罪故事时超过 7 h、7 T fMRI 数据，使得能够使用稳定的正则化回归对体素层面的 BOLD 响应进行预测。
功能性区分: 证明漂移信号主要驱动默认模式网络（DMN）枢纽的活动，而转变信号则在初级听觉皮层和高阶语言区域占主导。
与连贯性的机制关联: 提供了大脑如何在长程整合与快速重新定向之间平衡的具体神经解释，为研究精神疾病中语言功能障碍提供了框架。

刺激与数据采集 – 受试者在聆听 13 小时的犯罪叙事时，使用 7 T（≈1 mm 等距体素）记录全脑 BOLD 信号。
LLM‑衍生特征 – 基于 Transformer 的语言模型处理原始音频转录文本。提取了两个连续信号：
- 上下文漂移：相邻隐藏状态向量之间的余弦相似度，反映平滑的语义演变。
- 事件转变：滑动窗口内隐藏状态变化的幅度，突出突发的上下文跳跃（例如场景切换）。
编码框架 – 将每个体素的 BOLD 时间序列建模为漂移和转变回归变量的线性组合，并与标准血氧动力学响应函数卷积。使用交叉验证正则化的岭回归确保稳健的权重估计。
验证 – 在未见过的故事（与训练集不同）上测试拟合模型，以确认其泛化能力。

Predictive Power: Drift explained a significant portion of variance in DMN regions (medial prefrontal cortex, posterior cingulate, angular gyrus), while shift accounted for variance in bilateral auditory cortex and left inferior frontal gyrus.
Temporal Profiles: DMN activity tracked the slow decay of meaning over the narrative, consistent with “semantic integration.” Auditory and language association areas responded sharply to shift peaks, aligning with “event boundary detection.”
Cross‑Story Generalization: The same voxel‑wise weights successfully predicted responses to completely new stories, indicating that the drift/shift decomposition captures stimulus‑independent processing modes.

Neuro‑AI 接口： drift/shift 信号可以作为轻量、无需标注的特征，用于需要实时监测理解状态的脑‑机接口（例如自适应有声读物或辅导系统）。
改进的 NLP 评估： 将 LLM 隐状态动态与人类神经数据对齐，为评估语言模型是否捕获类人时间整合提供了新基准。
临床工具： 由于这两种模式映射到不同的网络，drift 相关的 DMN 活动偏差可能成为精神分裂症或自闭症中连贯性缺陷的生物标志物，从而指导有针对性的神经反馈或药物干预。
内容设计： 了解快速的 “shift” 提示驱动听觉和语言皮层，意味着叙事者、游戏设计师和 UI 开发者可以策略性地放置显著的事件边界，以保持用户参与度。