该研究通过分析34个训练检查点和8种不同模型规模，深入探讨了大型语言模型（LLM）与人类语言网络脑区的对齐驱动因素及其语言学意义。研究发现，LLM的脑区对齐更多与形式语言能力（语法和句法知识）相关，而非功能语言能力（世界知识和推理）。脑区对齐在训练早期阶段（约40亿标记）趋于稳定，而功能语言能力在训练后期继续发展，但其与脑区对齐的相关性较弱。这一发现为理解LLM的语言能力发展提供了重要见解。
