MindLLM

MindLLM是由耶鲁大学、达特茅斯学院和剑桥大学共同研发的一种先进的人工智能模型，能够将脑部功能性磁共振成像（fMRI）信号解码为自然语言文本。通过结合主体无关的fMRI编码器和大型语言模型（LLM），以及引入脑指令调优（BIT）技术，MindLLM成功捕捉了fMRI信号中的丰富语义信息。在众多基准测试中，MindLLM表现出色，下游任务性能提高12.0%，跨个体泛化能力提升16.4%，对新任务的适应性增强25.0%，为脑机接口和神经科学研究带来新的可能性。

MindLLM是一种创新的AI模型，致力于将大脑的fMRI信号转化为易于理解的文字描述。结合主体无关的fMRI编码器和强大的大型语言模型，MindLLM能够高效解码大脑活动，搭载独特的脑指令调优技术，捕捉广泛的语义信息，提高了对大脑工作机制的理解。该模型在多个领域表现出众，为科学研究和临床应用带来了新的视角。

在技术原理上，MindLLM利用fMRI编码器将fMRI信号编码为一系列“脑部特征令牌”，再结合大型语言模型（LLM），利用其强大生成能力将脑信号转化为自然语言文本。通过脑指令调优技术，模型能够从多样化的数据集中学习丰富语义信息，提升多功能性与适应性。同时，主体无关的设计使MindLLM具备通用解码能力，无需针对不同个体进行单独训练。

MindLLM在医疗康复、脑机接口、神经科学研究、人机交互和心理健康领域均有广泛的应用。通过解码大脑信号，它可以帮助失语症患者恢复沟通能力，推动脑机接口技术的发展，深化神经科学研究，改善人机交互方式，以及为心理健康领域提供新的工具和方法。MindLLM在准确性和泛化能力上表现优异，无需针对不同个体进行训练，并且在神经科学、人机交互及心理健康等多个领域都有潜在应用。