論文の概要: Scaling Next-Brain-Token Prediction for MEG

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.20138v2
• Date: Thu, 29 Jan 2026 10:17:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-30 14:13:20.042599
• Title: Scaling Next-Brain-Token Prediction for MEG
• Title（参考訳）: MEGの次点検予測のスケーリング
• Authors: Richard Csaky,
• Abstract要約: 本稿では,ソース空間MEGに対する大規模な自己回帰モデルを提案する。 修正SEANetスタイルのベクトル量子化器は、マルチチャネルMEGをフラットなトークンストリームに還元する。 ホールドアウトされたMOUS上ですべての解析を行い、クロスデータセットの一般化を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10152838128195464
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a large autoregressive model for source-space MEG that scales next-token prediction to long context across datasets and scanners: handling a corpus of over 500 hours and thousands of sessions across the three largest MEG datasets. A modified SEANet-style vector-quantizer reduces multichannel MEG into a flattened token stream on which we train a Qwen2.5-VL backbone from scratch to predict the next brain token and to recursively generate minutes of MEG from up to a minute of context. To evaluate long-horizon generation, we introduce task-matched tests: (i) on-manifold stability via generated-only drift compared to the time-resolved distribution of real sliding windows, and (ii) conditional specificity via correct context versus prompt-swap controls using a neurophysiologically grounded metric set. We train on CamCAN and Omega and run all analyses on held-out MOUS, establishing cross-dataset generalization. Across metrics, generations remain relatively stable over long rollouts and are closer to the correct continuation than swapped controls. Code available at: https://github.com/ricsinaruto/brain-gen.
• Abstract（参考訳）: 3つの大きなMEGデータセットで500時間数千セッションのコーパスを処理することで、データセットとスキャナーをまたいで、次のトーケン予測を長いコンテキストにスケールする、ソース空間MEGのための大規模な自己回帰モデルを提案する。 修正SEANet型ベクトル量子化器は、マルチチャネルMEGをフラットなトークンストリームに還元し、Qwen2.5-VLバックボーンをスクラッチからトレーニングし、次の脳トークンを予測する。 長軸生成を評価するために,タスクマッチングテストを導入する。 (i)実スライドウインドウの時間分解分布と比較して発生のみドリフトによるオンマンフォールド安定性 (II) 神経生理学的に接地されたメートル法を用いて, コンテクストによる条件特異性とプロンプト・スワップ制御について検討した。 我々はCamCANとOmegaでトレーニングを行い、ホールドアウトされたMOUSに関するすべての分析を行い、クロスデータセットの一般化を確立する。 メトリクス全体では、世代は長いロールアウトよりも比較的安定しており、スワップされたコントロールよりも正しい継続に近い。 コードは、https://github.com/ricsinaruto/brain-gen.comで入手できる。

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