从物理学公式找到奇妙灵感，博士生用极简模型发现认知策略

2025-08-07 08:48:27

未来编码者

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2025年7月2日，加州大学圣地亚哥分校神经科学博士生李济安在Nature发表研究，提出一种基于物理学动力系统的极简神经网络模型，用于解析生物体决策行为。该模型无需人为假设，通过1-4个神经元即可精准预测人类与动物的复杂非最优行为，在六类经典任务中表现优于传统模型。研究结合符号回归技术，揭示了行为生成机制，并用动力系统方法可视化决策过程。李济安的交叉学科背景（神经科学、统计学、计算机）启发其创新，认为AI不仅是‘黑箱’工具，还可作为‘认知显微镜’。研究推动NeuroAI领域发展，为理解大脑与AI提供新视角。

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