AFIRE (Agnostic Framework for Multimodal fMRI Response Encoding)는 다양한 인코더로부터 시간 정렬된 post-fusion 토큰을 표준화하는 agnostic 인터페이스와, subject-aware dynamic gating을 갖춘 plug-and-play Mixture-of-Experts 디코더 MIND를 도입하여 자연스러운 fMRI 데이터를 처리한다. 전체 뇌 예측을 위해 end-to-end로 훈련되었으며, AFIRE는 디코더를 업스트림 퓨전에서 분리하고 MIND는 토큰 종속 Top-K sparse 라우팅과 subject prior를 결합하여 일반성을 유지하면서 전문가 사용을 개인화한다. 다양한 multimodal backbone과 subject를 대상으로 한 실험에서 강력한 baseline 대비 일관된 성능 향상, 향상된 cross-subject 일반화, 내용 유형과 관련된 해석 가능한 expert 패턴을 보여준다. 이 프레임워크는 새로운 인코더 및 데이터 세트에 대한 간단한 부착 지점을 제공하여 자연스러운 신경 영상 연구에 대한 강력하고 plug-and-improve 성능을 가능하게 한다.
