神经科学与认知科学
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视觉意象一直被视为理解 generative perception 的核心窗口，但人类大脑里“看见一个物体”和“想象一个物体”是否真的调用同一套神经代码，过去长期缺少直接证据。大多数相关论断依赖 fMRI 或间接推断，难以在单神经元层面判断想象是否真的是对感知表征的再激活。
这篇工作在人体腹侧颞叶皮层的单神经元记录上给出更强证据：研究者先发现大约 80% 的视觉响应神经元用 distributed axis code 编码物体，再用这一代码重建物体并生成最有效的合成刺激，随后在想象任务中证明约 40% 的 axis-tuned 神经元会重现相同视觉代码。核心价值不只是“有重叠”，而是把 perception 与 imagery 的共享表征推进到可重建、可合成、可在同一群体中验证的层面。
它值得正式收录，因为这属于少数真正解释 brain working principle 且对 AI 有明确概念外溢的神经科学论文。它为“生成式感知”和共享 latent code 提供了单神经元级的人体证据，对视觉表征、记忆重放、生成模型如何复用判别表征这类 NeuroAI 议题都有持续参考价值。
它暂时不升到更高一级，原因在于这篇工作的外溢仍主要是概念和机制层，而不是直接给出可迁移的 AI 方法接口。它非常强，但更像一篇会长期被 NeuroAI 引用的 breakthrough 级机制论文，而不是已经改变建模范式的更高层级工作。