深度语言模型（DLMs）通过分层连续数值向量表示单词和上下文，模拟大脑中语言理解的时间动态性。研究发现DLMs的层深与层能预测人脑之间存在强相关。通过电皮层图谱（ECoG）数据记录参与者在听取叙述时的神经活动，发现DLM的信息逐层累积上下文与高级语言区域的神经活动时机形成镜像关系。