GitHub · 大模型
Meta 开源人脑活动基础模型 TRIBE v2
Meta 开源了 TRIBE v2，一个能预测人类在看到、听到、读到内容时全脑活动的基础模型。它利用预训练的音频、视频和文本嵌入，通过 Transformer 学习跨刺激、任务和个体的通用表征，再映射到个体 fMRI 体素。无需重新训练即可预测新刺激和新受试者的脑反应，在听觉和视觉数据集上比标准方法提升 2–3 倍，为神经科学实验设计和脑疾病辅助诊断提供了新工具。
- 域名
github.com- 评分
- 4 · 重要更新
- 收录
- 2026-05-17
导读
这条暂时没有深度导读，点上方「访问项目本体」直接到源页面查看。
原文摘要
标签 产品名 分类 摘要 收录时间 网址 岗位辅助 行业 2 more properties Meta最新开源了一款人脑活动基础模型：TRIBE v2，能预测人类在看到、听到、读到内容时的全脑活动 相当于给大脑建了一个数字镜像 可以用到神经科学模拟脑反应，助力实验设计；或者医疗，辅助脑部疾病的诊断和治疗 无需重新训练，即可预测新刺激、新任务和新受试者的脑反应，在听觉和视觉数据集上比标准方法提升了2-3倍 可对全脑70000个体素进行预测 预测结果比单个fMRI扫描更接近群体平均神经活动（消除了心跳、运动等噪音） 核心架构 1、三模态编码：利用预训练的音频、视频和文本嵌入，捕捉AI模型与人脑的共同特征 2、通用整合：Transformer处理这些嵌入，学习跨所有刺激、任务和个体的通用表征 3、脑区映射：将通用表征映射到个体fMRI体素（3D像素） github：https://github.com/facebookresearch/tribev2 权重：https://huggingface.co/facebook/tribev2