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该模型的灵感，是大脑不断根据过去的经验预测感官输入，并采取行动将预测与观察之间的差异降至最低。因为大脑的工作记忆和注意力有限，所以必须按顺序处理输入并更新其预测，而不是像LLM那样一次性处理所有信息。
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科技日报北京2月4日电 （记者张梦然）日本冲绳科学技术研究所认知神经机器人团队开发了一种具有新颖架构的具身智能模型。它允许科学家访问神经网络的各种内部状态，并且能够以与人类儿童相似的方式学习泛化，揭晓了神经网络中认知发展和信息处理的关键信息。该成果发表在新一期《科学·机器人学》杂志上。
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