BrainLoRA：用 PEFT 将脑编码模型扩展至 104B 参数
Scaling Parameter-Efficient Fine-Tuning for Brain Encoding
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AI 导读
研究团队提出 BrainLoRA，用 LoRA 加轻量读出层对冻结的多模态主干做参数高效微调，可适配最大 104B 参数的模型，并在 9 个多模态主干上一致提升脑编码性能。在 Qwen3-Omni 主干上，该方法取得 Algonauts 2025 挑战赛已发表最佳成绩；配合多 LoRA 内核联合训练 200+ 适配模型，集成后在公开赛后榜单排名第一。
来源：Hugging Face Daily Papers · arxiv.org