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来源：专知 本文 为论文介绍 ，建议阅读 5 分钟 我们发现，在我们评估的多模态训练技术变体中，CLIP风格的训练最适合下游神经活动预测。 我们使用（多）模态深度神经网络（DNNs）来探测人类大脑中多模态整合的部位，通过预测人类受试者在观看电影时进行的立体脑电图（SEEG）记录来实现这一目标。我们将多模态整合的部位操作化为多模态视觉-语言模型比单模态语言、单模态视觉或线性整合的语言-视觉模型更好地预测记录的区域。我们的目标DNN模型涵盖不同的架构（如卷积网络和Transformer）和多模态训练技术（如交叉注意力和对比学习）。作为关键的启用步骤，我们首先证明了训练过的视觉和语言模型在预测SEEG信号的能力上系统地优于其随机初始化的对应模型。然后，我们将单模态和多模态模型进行比较。由于我们的目标DNN模型通常具有不同
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