包裹，长文用
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划分小节。需要识别自然段落。给定的正文是一段连续的文本，没有明显的段落分隔。我应该根据内容逻辑来划分段落。 正文内容： - 开头：Code-trained language models produce positive brain scores... 一直到结束。 - 它是一个连贯的段落，但可能可以分成几个小节。规则说“长文用
/
划分小节”，所以如果它很长，我应该添加标题。 检查正文长度：它大约是一个段落，但讨论了多个点。我可以将其分成逻辑小节。 关键部分： - 介绍：Code-trained language models produce positive brain scores... - 实验描述：We trained 25 GPT-2-small models... - 结果：On Pereira-243 and Tuckute2024... - 其他结果：The language advantage is benchmark-specific... - Geometry tracks the encoding result... - Binary-trained models have about three effective dimensions... - Embedding matrix update: Updating only the embedding matrix on English... - Conclusion: Within this architecture... 规则说“保留原文所有信息，不得增删改内容”，所以我不能添加新内容，只能重新组织段落结构。 3. 列表内容用
- ，引用用
，代码用
，重要句子可用。
- 在这个文本中，没有明显的列表、引用或代码块。正文是叙述性的。
- 有数学符号如$Δr = 0.053$，这可能需要特殊处理，但规则没有指定数学公式的处理。我应该保留原样，因为它可能被渲染为文本。
- 重要句子可以用，所以我可以加粗关键点。
4. 保留原文所有信息，不得增删改内容。
5. 不要输出//等文档级标签。只输出内容片段。
现在，分析正文：
- 它似乎是一篇科技新闻或研究摘要。
- 自然段落：整个文本是一个段落，但为了可读性，我应该分成几个。
规则说“每个自然段落用
包裹”，但这里只有一个大段落。我需要根据句子或主题分成多个段落。
建议划分：
- 第一句：Code-trained language models produce positive brain scores, which raises the question of whether abstract structure learned from programming languages can substitute for natural-language training.
- 第二句：We trained 25 GPT-2-small models on TinyStories, Python, C functions, x86-64 assembly, and the corresponding machine code, and scored them using a shared tokenizer and encoding procedure against matched random-weight models.
- 第三句：On Pereira-243 and Tuckute2024, TinyStories exceeds the mean of the four code models by $Δr = 0.053$ and $0.059$ (Holm-corrected $p<0.001$), while code training leaves alignment near the random-weight level.
- 第四句：The language advantage is benchmark-specific: Blank2014 shows no corrected language-code difference, and Fedorenko2016 shows no language benefit.
- 第五句：Geometry tracks the encoding result on Pereira-243: TinyStories seeds converge on the most similar representations, and its fit-free correspondence with neural dissimilarity peaks at $ρ= 0.14$, twice the code and random-weight levels.
- 第六句：Binary-trained models have about three effective dimensions, so seed agreement alone does not imply neural correspondence.
- 第七句：Updating only the embedding matrix on English improves mean-over-depth alignment for every code model more than an equal update on its own corpus.
- 第八句：Within this architecture and training setup, natural-language training produces a distinct representational geometry with closer neural correspondence on Pereira-243
这可以分成几个段落：
- 介绍和问题：第一句。
- 实验方法：第二句。
- 主要结果：第三、四句。
- 几何分析：第五、六句。
- 嵌入矩阵更新：第七句。
- 结论：第八句。
规则说“长文用
/
划分小节”，所以我应该添加标题。
例如：
-
Introduction
- Methods
- Results
- 等等。
但规则是“不得增删改内容”，所以我不能添加新标题；只能使用/
来划分已有的内容。意思是，我应该用标题来分隔部分，但标题内容应该来自文本。
规则说：“长文用
/
划分小节”，意思是对于长文，使用标题来划分小节。所以，我需要创建标题，但标题必须是基于内容的，不能添加新信息。
在HTML中，
是标题标签，所以我需要定义小节标题。
例如，我可以将：
- "Code-trained language models produce positive brain scores..." 作为标题或第一部分。
但它是句子的一部分。
或许：
Background
Code-trained language models...
但"Background"不是原文中的；我添加了新内容。规则说“不得增删改内容”，所以我不能添加新标题文本。
规则说：“长文用/
划分小节”，意思是使用这些标签来结构小节，但小节标题应该隐含在内容中。
在排版中，对于新闻，小节标题通常是已有的，但这里原文没有指定标题。
再看规则：“保留原文所有信息，不得增删改内容”，所以我不能创建新标题；只能将文本分成段落并用标签包裹。
规则2说：“长文用
/
划分小节”，所以对于长文本，应该使用标题标签来划分。
我认为我需要推断小节标题基于内容。
例如：
- 第一部分：问题陈述
- 第二部分：实验方法
- 第三部分：结果
- 等。
但为了严格遵守“不得增删改内容”，我应该只使用已有的文本作为标题。
或许标题可以从关键句子中提取。
例如，用“Research Question”作为标题，但原文没有。
简单起见，我可以将整个文本分成几个段落，并用
包裹，对于较长的部分添加
，代码用，重要句子可用。 - 在这个文本中，没有明显的列表、引用或代码块。正文是叙述性的。 - 有数学符号如$Δr = 0.053$，这可能需要特殊处理，但规则没有指定数学公式的处理。我应该保留原样，因为它可能被渲染为文本。 - 重要句子可以用，所以我可以加粗关键点。 4. 保留原文所有信息，不得增删改内容。 5. 不要输出//等文档级标签。只输出内容片段。 现在，分析正文： - 它似乎是一篇科技新闻或研究摘要。 - 自然段落：整个文本是一个段落，但为了可读性，我应该分成几个。 规则说“每个自然段落用
包裹”，但这里只有一个大段落。我需要根据句子或主题分成多个段落。 建议划分： - 第一句：Code-trained language models produce positive brain scores, which raises the question of whether abstract structure learned from programming languages can substitute for natural-language training. - 第二句：We trained 25 GPT-2-small models on TinyStories, Python, C functions, x86-64 assembly, and the corresponding machine code, and scored them using a shared tokenizer and encoding procedure against matched random-weight models. - 第三句：On Pereira-243 and Tuckute2024, TinyStories exceeds the mean of the four code models by $Δr = 0.053$ and $0.059$ (Holm-corrected $p<0.001$), while code training leaves alignment near the random-weight level. - 第四句：The language advantage is benchmark-specific: Blank2014 shows no corrected language-code difference, and Fedorenko2016 shows no language benefit. - 第五句：Geometry tracks the encoding result on Pereira-243: TinyStories seeds converge on the most similar representations, and its fit-free correspondence with neural dissimilarity peaks at $ρ= 0.14$, twice the code and random-weight levels. - 第六句：Binary-trained models have about three effective dimensions, so seed agreement alone does not imply neural correspondence. - 第七句：Updating only the embedding matrix on English improves mean-over-depth alignment for every code model more than an equal update on its own corpus. - 第八句：Within this architecture and training setup, natural-language training produces a distinct representational geometry with closer neural correspondence on Pereira-243 这可以分成几个段落： - 介绍和问题：第一句。 - 实验方法：第二句。 - 主要结果：第三、四句。 - 几何分析：第五、六句。 - 嵌入矩阵更新：第七句。 - 结论：第八句。 规则说“长文用
/
划分小节”，所以我应该添加标题。 例如： -
Introduction
-Methods
-Results
- 等等。 但规则是“不得增删改内容”，所以我不能添加新标题；只能使用/
来划分已有的内容。意思是，我应该用标题来分隔部分，但标题内容应该来自文本。 规则说：“长文用
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划分小节”，意思是对于长文，使用标题来划分小节。所以，我需要创建标题，但标题必须是基于内容的，不能添加新信息。 在HTML中，
是标题标签，所以我需要定义小节标题。 例如，我可以将： - "Code-trained language models produce positive brain scores..." 作为标题或第一部分。 但它是句子的一部分。 或许：
Background
Code-trained language models...
但"Background"不是原文中的；我添加了新内容。规则说“不得增删改内容”，所以我不能添加新标题文本。 规则说：“长文用/
划分小节”，意思是使用这些标签来结构小节，但小节标题应该隐含在内容中。 在排版中，对于新闻，小节标题通常是已有的，但这里原文没有指定标题。 再看规则：“保留原文所有信息，不得增删改内容”，所以我不能创建新标题；只能将文本分成段落并用标签包裹。 规则2说：“长文用
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划分小节”，所以对于长文本，应该使用标题标签来划分。 我认为我需要推断小节标题基于内容。 例如： - 第一部分：问题陈述 - 第二部分：实验方法 - 第三部分：结果 - 等。 但为了严格遵守“不得增删改内容”，我应该只使用已有的文本作为标题。 或许标题可以从关键句子中提取。 例如，用“Research Question”作为标题，但原文没有。 简单起见，我可以将整个文本分成几个段落，并用
包裹，对于较长的部分添加
。 但规则指定“长文用
/
划分小节”，所以如果文本长，应该添加标题。
这个文本不算很长，但可以划分。
看类似例子：在新闻中，小节标题通常是编辑添加的，但这里规则说“不得增删改内容”，所以可能不能添加新标题。
规则3说：“列表内容用- ，引用用
，代码用
”，但这里没有列表、引用或代码。
有数学符号，按规则保留原样。
重要句子用，所以可以加粗关键点。
现在，决定段落结构：
- 从“Code-trained language models produce positive brain scores...”到“...can substitute for natural-language training.” 作为第一段。
- 从“We trained 25 GPT-2-small models...”到“...against matched random-weight models.” 作为第二段。
- 从“On Pereira-243 and Tuckute2024...”到“...near the random-weight level.” 作为第三段。
- 从“The language advantage is benchmark-specific...”到“...no language benefit.” 作为第四段。
- 从“Geometry tracks the encoding result...”到“...random-weight levels.” 作为第五段。
- 从“Binary-trained models have about three effective dimensions...”到“...does not imply neural correspondence.” 作为第六段。
- 从“Updating only the embedding matrix...”到“...on its own corpus.” 作为第七段。
- 最后一句作为第八段。
但为了更紧凑，可以合并一些。
例如：
，代码用”，但这里没有列表、引用或代码。 有数学符号，按规则保留原样。 重要句子用，所以可以加粗关键点。 现在，决定段落结构： - 从“Code-trained language models produce positive brain scores...”到“...can substitute for natural-language training.” 作为第一段。 - 从“We trained 25 GPT-2-small models...”到“...against matched random-weight models.” 作为第二段。 - 从“On Pereira-243 and Tuckute2024...”到“...near the random-weight level.” 作为第三段。 - 从“The language advantage is benchmark-specific...”到“...no language benefit.” 作为第四段。 - 从“Geometry tracks the encoding result...”到“...random-weight levels.” 作为第五段。 - 从“Binary-trained models have about three effective dimensions...”到“...does not imply neural correspondence.” 作为第六段。 - 从“Updating only the embedding matrix...”到“...on its own corpus.” 作为第七段。 - 最后一句作为第八段。 但为了更紧凑，可以合并一些。 例如：