arXiv:2611.09027v1 Announce Type: new Abstract: 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. 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. On Pereira-243 and Tuckute2024, TinyStories exceeds the mean of the four code models by $\Delta r = 0.053$ and $0.059$ (Holm-corre
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年11月10日 · 原文日期：2026年11月9日
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人工核验：尚无核验记录
