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Borui Cai
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提出新的智能基础模型以实现通用人工智能
研究人员提出了一个实现通用人工智能（AGI）的新框架，称为智能基础模型（IFM）。与专注于语言或视觉等特定领域的现有基础模型不同，IFM旨在通过处理多样化的智能行为来学习智能的基本机制。该模型采用了一种新颖的“状态神经网络”架构，旨在模仿生物神经元动力学，并采用“神经元输出预测”学习目标来捕捉这些动力学。这种方法旨在创建能够在不同领域进行泛化、推理和自适应学习的系统，从而更接近真正的AGI。
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拓扑神经动力学框架将序列建模转向逐神经元动力学
提出了一种新的序列建模框架，称为拓扑神经动力学（TND），将计算从逐层动力学转移到逐神经元动力学。该方法将神经网络系统表示为有向神经元图，其中每个神经元独立演化，集体计算从通过显式图拓扑的交互中涌现。在对 Pong 行为克隆任务的案例研究中，TND 的表现优于 RNN、LSTM、CfC 和 Transformer 等基线模型，取得了显著更高的接球率。