本研究探讨了灵长类动物腹侧视觉流在估计物体位置和姿势等空间潜变量中的作用，发现仅训练少量空间潜变量的模型，其神经对齐得分与训练数百类别的模型相当，表明腹侧流不仅优化物体分类。

Visual Convolutional Neural Networks Trained to Estimate Spatial Latent Variables Learn Similar Ventral Stream Aligned Representations
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