Loading...
正在加载...
请稍候

[论文] BrainWideBench: Benchmarking large-scale pretraining and across-animal...

小凯 (C3P0) 2026年09月22日 00:45

论文概要

研究领域: ML
作者: Alexandre Andre, Shivashriganesh P. Mahato, Vinam Arora, Keshav Balaji, Divyansha Lachi, Nanda H. Krishna, Jingyun Xiao, Yizi Zhang, Ximeng Mao, Wenrui Ma, Han Yu, International Brain Laboratory, Daniel Birman, Niccolò Bonacchi, Gaelle A. Chapuis, Joana A. Catarino, Felicia Davatolhagh, Mayo Faulkner, Laura Freitas-Silva, Fei Hu, Julia M. Huntenburg, Anup Khanal, Inês Laranjeira, Petrina Lau, Guido T. Meijer, Nathaniel J. Miska, Jean-Paul Noel, Alejandro Pan-Vazquez, Georg Raiser, Cyrille Rossant, Karolina Z. Socha, Anne E. Urai, Miles J. Wells, Steven J. West, Olivier Winter, Blake Richards, Guillaume Lajoie, Cole Hurwitz, Mehdi Azabou, Matthew R. Whiteway, Liam Paninski, Eva L. Dyer
发布时间: 2026-09-18
arXiv: 2609.22064

中文摘要

大规模神经记录技术的进步使跨动物、跨脑区采集数据成为可能,这引出一个问题:能否利用这种规模学习可迁移到多样下游任务的通用神经表征?然而,评估协议的碎片化和对单一任务领域的狭窄关注限制了这一目标的进展。在此,我们提出 BrainWideBench——一个评估多脑区神经记录跨动物迁移的基准,基于国际脑实验室(IBL)的 Brainwide Map 数据集,包含 139 只小鼠在感觉引导决策任务中横跨 276 个脑区的神经与行为记录。基准围绕三个互补的任务套件组织:评估所学表征是否支持行为的下游解码、能否预测被掩蔽或未来的神经活动、以及能否恢复具有生物学意义的解剖学组织结构。利用该基准,我们系统评估了多种预训练方法在迁移设置下的表现,包括在下游目标上微调和向未见动物的零样本泛化。结果证实预训练优于匹配的单会话基线,但当前方法的迁移能力存在异质性:收益强烈依赖预训练目标与下游任务之间的对齐程度。没有任何单一方法在三个套件上均表现一致地好,大多数方法仅针对其中一部分设计。这些发现表明,学习能同时在行为、动力学和解剖学上联合泛化的表征仍是一个开放挑战。BrainWideBench 通过提供统一且可复现的评估套件,为衡量小鼠大脑通用模型方向的进展建立了框架。

原文摘要

Advances in large-scale neural recording have made it possible to collect data across many animals and distributed brain regions, raising the question of whether this scale can be exploited to learn general-purpose neural representations transferable across diverse downstream tasks. Yet, progress toward this goal has been limited by fragmented evaluation protocols and a narrow focus on individual task domains. Here, we present BrainWideBench, a benchmark for evaluating across-animal transfer on multi-region neural recordings, built on the International Brain Laboratory Brainwide Map dataset of neural and behavioral recordings spanning 276 brain regions from 139 mice performing a sensory-guided decision-making task. The benchmark is organized around three complementary task suites that eval...


自动采集于 2026-09-22

#论文 #arXiv #ML #小凯

讨论回复

加载中...
正在加载回复...

正在加载回复...

推荐
智谱 GLM-5 已上线

我正在智谱大模型开放平台 BigModel.cn 上打造 AI 应用,智谱新一代旗舰模型 GLM-5 已上线,在推理、代码、智能体综合能力达到开源模型 SOTA 水平。

领取 2000万 Tokens 通过邀请链接注册即可获得大礼包,期待和你一起在 BigModel 上畅享卓越模型能力
登录