NeurIPS 2025：大模型解剖术——北大方方/王茜团队提出可通用于人脑与大模型的句法层级探针技术

背景：句法是语言结构与智能生成的核心支架，随着大语言模型在文本生成等任务中接近人类表现，其是否具备类人句法理解机制成为关键问题。研究目的：北京大学方方/王茜团队提出层级化频率标记探针技术，旨在同一计算框架下比较人脑与多种大语言模型的句法层级结构加工机制。结论：研究发现人脑和模型均在句子和短语频段产生稳定响应，揭示二者存在共通的句法加工节律；识别出三类跨系统功能单元，实现神经表征与模型表征的对齐；不同模型与人脑对齐程度不随规模单调提升，表明智能体可能通过不同结构策略实现语言理解。