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Cognitive Field Theory
Cognitive Field Theory
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新型认知场网络模仿持久性生物认知
研究人员开发了一种认知场网络（CFN），这是一种新颖的循环Transformer架构，旨在模仿生物启发式持久认知。与依赖显式内存操作的传统模型不同，CFN将历史依赖动态直接集成到其推理过程中。这种方法使网络能够维护和利用集体认知场，从而在远超其训练循环范围的情况下实现信息的语义连续性，并展示出对表示敏感的持久性。
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Transformer 和 Mamba 模型展现出相似的集体动力学
一篇新发表在 arXiv 上的研究论文探讨了神经网络架构的集体动力学，特别是比较了 Transformer 和 Mamba 等状态空间模型。研究发现，尽管它们内部机制存在根本差异，但两种架构在其长记忆动力学中都表现出相似的“红外普适性”。这表明不同的序列架构可以收敛到相关的近边际慢模动力学，将先前的发现扩展到 Transformer 之外，并为认知场理论提供了独立的检验。
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新理论表明红外组织控制着大型语言模型中的Transformer动力学
一篇新论文提出，大型语言模型中的涌现行为是由一种涉及时间尺度态密度（TDOS）重组的物理机制所控制。研究人员使用Pythia语言模型从Transformer层雅可比矩阵中提取了弛豫谱，揭示了慢弛豫模式的渐进积累。这一过程导致了无标度记忆核和记忆自能的瞬时最大值，表明红外慢模组织是Transformer动力学中的一个普遍原理。