SuperTruth Connectome Study
Jason Alan Snyder, SuperTruth Inc. (@evil-robot)
MaleCNS v1.0 の配線(166,700 細胞、5 シナプス以上の結合 6,242,118 本)を一切変えずに固定し、結合の強さと入出力の取り方だけを学習させて、合成医療レコード 20,000 件の信頼度スコアを再現させた事前登録研究。見出しを自分で崩しているのが良い。各細胞の結合数と符号を保ったまま入れ替えた対照も、密度をそろえた無作為グラフも同じ精度を出したので、効いていたのはハエの解剖学ではなく「固定された疎な基盤」そのものだと結論している。同じ 300 件を言語モデル 4 種にも解かせて比較した。手順・5 つの対照・判定基準は初回実行前に日付入りで確定させている。
確認した出典
上の情報は掲載日にこれらのページを読んで確認したものです。
- raw.githubusercontent.com https://raw.githubusercontent.com/evil-robot/supertruth-connectome-public/HEAD/README.md
- supertruth.ai https://supertruth.ai/research/connectome