近日，神经信息处理系统大会Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems（NeurIPS）公布了2025年论文录用结果。北京工业大学计算机学院冀俊忠教授团队研究成果“BrainEC-LLM: Brain Effective Connectivity Estimation via Multiscale Mixing LLM”被录用。论文第一作者为学院硕士研究生熊雯，通讯作者为校聘研究员刘金铎。

当前，预训练大语言模型（Large language models，LLM）在功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging，fMRI）分析与因果发现领域的重要性日益凸显。然而，因果发现任务与LLM的结合研究仍处于早期探索阶段，尤其在脑效应连接子领域中，基于LLM的方法尚未得到充分探索。此外，现有基于LLM的因果发现方法难以处理跨模态差异和复杂因果结构。对此，冀俊忠教授团队提出了BrainEC-LLM，首次通过微调LLM，实现从fMRI数据中估计大脑效应连接。该方法通过多尺度分解混合模块，将fMRI时间序列分解为短期与长期趋势，并以自底向上（由细到粗）和自顶向下（由粗到细）的方式融合多尺度时序特征。同时引入跨注意力机制，结合预训练词嵌入，确保fMRI输入与自然语言预训练表示之间的一致性。在模拟和真实fMRI数据集上的实验结果表明，BrainEC-LLM的性能比现有先进方法更优。

NeurIPS是人工智能领域权威会议，也被称为机器学习领域顶级会议之一，具有较高的国际影响力。会议每年都汇聚全球顶尖学者与产业领袖，通过展示最前沿的研究成果推动相应领域研究的不断突破。本次计算机学院研究成果被录用，充分体现了学院在该领域的研究水平和实力。下一步，学院将继续为师生创新科研提供便利和服务保障，为学校“双一流”建设作出新的贡献。