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蝙蝠神经数据训练 Transformer 构建海马体数字孪生
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AI 综述
2026 年 10 月 16 日报道，研究团队用自由飞行蝙蝠的 Neuropixels 神经记录与 3D 飞行轨迹训练 Transformer，构建出海马体的功能性「数字孪生」。研究者在探查该模型的潜空间时发现，数字孪生的 PC1-PC3 轨迹与蝙蝠的物理 XYZ 位置高度对应；正负 motif 的群体活动呈现可分离的不同环状结构，由此揭示出此前未知的群体活动空间结构。报道称，该模型可作为海马体计算的可探查模型，为理解空间编码与群体动力学提供新工具。目前披露的进展集中在模型构建与其潜空间结构的发现，尚无后续验证或应用方面的报道。
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最新进展10月16日 06:44
模型潜空间显示 PC1-PC3 轨迹对应蝙蝠物理位置，正负 motif 群体活动呈可分离环状结构。报道时间线
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10月16日
- AGI HuntTransformer 训练蝙蝠神经数据建成海马体「数字孪生」，揭示未知群体活动结构
研究团队用自由飞行蝙蝠的 Neuropixels 神经记录与 3D 飞行轨迹训练 Transformer，构建出海马体的功能性「数字孪生」。探查其潜空间发现，数字孪生的 PC1-PC3 轨迹与蝙蝠物理 XYZ 位置高度对应，正负 motif 的群体活动呈可分离的不同环状结构，揭示此前未知的群体活动空间结构。该模型可作为海马体计算的可探查模型，为理解空间编码与群体动力学提供新工具。
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