Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире

@blockchainrf · ai · Russian · active

Subscribers 20.5K Subscribers, last 30 days: 20.5K → 20.5K +0 24h
Reach per post (ERR) 11.7%2.4K avg views
Posting 3.6/day last 9 hours ago
Reactions per 1K views 7.7 🔥 ❤ 👍

Мозг человека и LLM устроены одинаково, говорится в новой работе MIT Новый препринт MITзадаёт простой вопрос: модульность человеческого мозга - фундаментальный принцип или случайность эволюции? Чтобы ответить на этот вопрос, авторы исследования взяли LLM и посмотрели, есть ли там та же структура. И ответ оказался положительным, есть причём точь-в-точь. Оказалось, что внутри 6 передовых моделей обнаружили 4 отдельные популяции нейронов, каждая отвечает за свой тип мышления, язык, грамматику, математику, логику, физический мир и социальное рассуждение. Это в точности 4 сети, которые нейронауки давно картировали в человеческом мозге. Чтобы убедиться, что это не корреляция, а реальная специализация, нейроны отключали. Отключили языковую зону: модель рассуждает верно, но пишет с грамматическими ошибками. Отключили физическую: текст грамотный, но физические выводы инвертированы. Точность внутри домена падает на 26%. За пределами домена - на 2.5%. Почему это важно? Мозг формируется эволюцией, а LLM градиентным спуском на предсказании токенов. Никакой общей причины для одинаковой архитектуры нет кроме одной: так устроена любая система, которой нужно решать разнородные задачи одновременно, не мешая одному домену перезаписывать другой. Модульность - не биологическая случайность, а по всей видимости, универсальное решение для интеллекта. Что из этого следует? Для интерпретируемости: у LLM есть внутренняя структура, которую можно картировать и на которую можно воздействовать точечно. Для архитектур: MOE - потенциально про воспроизведение когнитивной специализации. Для нейронауки: LLM впервые дают возможность изучать, как разные когнитивные системы передают информацию друг другу - то, что в мозге технически почти невозможно измерить.

Views over time

01K2K3K4K1 Jul 18:3211 Nov 12:463.3K1 Jul 18:32: 0 views11 Nov 12:46: 3,310 views
Snapshots we took after posting.
WhenViews
1 Jul 2026, 18:320
11 Nov 2026, 12:463.3K

Who shared this post

Posts in other channels we index that link to this one. (Forwards with a hidden source can't be traced.)