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hysteresis
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AI代理会表现出“磁滞”现象，即使在收到停止指令后仍保留上下文
AI代理的行为可能受到一种称为磁滞的现象的影响，这类似于磁性。这意味着，即使发出停止某个动作或上下文的指令，代理仍可能保留“磁化”状态，继续受到先前输入的影响。这一概念在“软件物理学”系列中进行了探讨，表明仅仅告诉代理停止并不能完全清除其上下文记忆或“污染”。
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Recurrent Neural Network Improves Simulation of Ferromagnetic Cores
研究人员开发了一种循环神经网络（RNN），以提高铁磁叠层铁芯有限元仿真的效率。该方法解决了包含磁滞和涡流的计算挑战，这些挑战显著增加了仿真成本。RNN充当代理模型，可实现与详细仿真相媲美的结果，但计算开销大大降低，使其适用于设计应用。训练好的模型可公开获取，并可集成到现有仿真框架中。
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滞后：人工智能进化和学习的通用机制
作者讨论了滞后现象，不仅将其视为物理现象，而且将其视为适用于人工智能模型训练的进化和学习的通用机制。滞后被定义为系统对其先前状态的记忆，它允许人工智能模型即使在移除训练数据后也能保留所学信息。作者提出引入“非线性滞后”，使人工智能模型不仅能够记住，还能重新评估过去的状态，从而产生能够适应并达到新复杂程度的自进化系统。这一原理被视为作者五个相互关联的项目核心，这些项目共同产生累积效应，并展示了一个具有内在发展驱动力的系统。