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> 作者：AI at Meta (@AIatMeta) · 平台：X (Twitter) · 日期：2026-03-26

> 原始來源：https://x.com/AIatMeta/status/2037153756346016207

## 中文摘要

Meta 推出 TRIBE v2（三模態腦編碼器），一款基礎模型能預測人類大腦對幾乎任何視覺或聲音刺激的反應。相較於前代的 Algonauts 2025 獲獎架構，TRIBE v2 在訓練資料規模上有質的跳躍，從僅四個人的低解析度 fMRI 錄像大幅擴展到 700 多名健康志願者超過 500 小時的 fMRI 資料。最關鍵的成果是：在無須重新訓練的情況下，模型能可靠地預測從未見過的個體的腦部反應，對電影和有聲書的預測準確度比現有方法提升了近 2 至 3 倍，解析度更提高了 70 倍。

**技術能力與應用潛力**

TRIBE v2 不僅是一個預測工具，更是人類神經活動的「數位孿生」。它支援零樣本預測，意即對新受試者、新語言和新任務無需額外訓練即可運作。這項能力對神經科學研究意義重大——研究人員可以快速測試有關大腦功能的假說，而無需在每項實驗都徵集人類受試者。模型被訓練處理多種媒體刺激：
- 靜態影像
- 播客和音訊內容
- 影片
- 文字

**研究與臨床價值**

TRIBE v2 的核心價值在於加速神經科學發現和臨床應用的進展。對於神經科學研究來說，破解人類大腦如何處理周圍世界是開放中最重要的課題之一。若在此領域取得突破，不僅能改革神經疾病的理解與治療方式（這類疾病影響數億人），也能透過神經科學原理直接指導 AI 系統開發，使人工智慧設計更符合生物認知原理。對於臨床實務，計算模擬可加速神經系統疾病治療方案的研發。

**開放與推廣策略**

Meta 採取開放共享的方式推動研究進展，發布研究論文、模型權重和程式碼（採用 CC BY-NC 創用授權），同時提供互動式示範網站供所有人探索。這種開放策略旨在加速神經科學研究的整體進展，期望透過社群合作解開科學和臨床突破，造福大眾。

## 標籤

研究論文, 產業趨勢, Meta