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Meta新模型TRIBE v2｜免掃描測神經反應

By on March 30, 2026

原文刊於信報財經新聞「CEO AI⎹ EJ Tech」

神經科學幾十年來一直面臨一個重大樽頸，就是每項研究都要重新測量實驗志願者的腦部反應數據，令科學界對大腦機制的理解變得緩慢且昂貴，並且難以規模化及整合。Meta基礎人工智能研究團隊（FAIR）發布預測基礎模型TRIBE v2，利用人工智能（AI）而毋須掃描志願者腦部，便可預測人腦對視覺、聽覺及語言刺激的神經反應。

TRIBE v2支持電腦模擬實驗，恍如建立「神經活動的數碼孿生」。(網上圖片）

TRIBE v2模擬大腦活動

TRIBE v2模型基於720名健康志願者的龐大數據集，超過1000小時的「功能性磁振造影」（fMRI）資料訓練而成，分析不同腦區活動的血流及氧氣水平。志願者在掃描期間觀看影片、收聽播客、瀏覽圖片及閱讀文字，模型從中學習大腦對不同刺激的反應模式。跟前代產品TRIBE v1相比，TRIBE v2速度更快、精度更高，模擬大腦活動的解像度提高70倍。

更重要的是，TRIBE v2支持電腦模擬實驗，具備「零樣本預測」（Zero-shot Prediction）能力，即不必重新訓練模型，便可預測新個體、新語言，以及完全不同任務的腦部反應，恍如建立「神經活動的數碼孿生」。Meta已開源論文、程式碼庫、模型權重及演示程式，有助推動神經科學、人工智能（例如腦機介面開發），以及腦部疾病的治療研究。

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