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该论文将果蝇的全脑记录与神经力学数字孪生相结合，测试基于能力目标训练的层级化、内在动机驱动的智能体是否能够复现果蝇的探索行为以及对未来行动的神经表征。在测试的20种内在动机算法中，DIAYN与果蝇行为和前瞻编码的匹配度最高。
本文提出了一种生物启发的深度学习框架，用于准确的气味混合物感知，达到92.2%的准确率，并为混合物感知挑战提供了一种可泛化的解决方案。
该研究使用计算建模和经济博弈评估大型语言模型中的心理化能力，发现像GPT-5这样的模型展现出能够超越人类表现的适应性推理。
本文评估了边界条件保真度对地质碳封存模拟中井底压力与CO2羽流预测的影响，发现保持角点孔隙体积是截断域建模最重要的要求。
本文提出了一种用于分析数字危机话语中应对风格的计算模型，并具体应用于2023年土耳其地震。
本文提出搭配引导机制，即统计词语共现线索可辅助英语主谓一致的习得，并通过神经网络模拟和对儿童导向言语的分析予以支持。
本文提出了一种用于人工代理的基于身体的视角形成的最小架构，通过引入内感受生存能力信号和意动对齐机制来扩展先前工作，从而从现象学角度将机器主体性操作化。
本研究论文提出了一种计算模型，通过模拟过程性解释在不确定性下如何指导行动规划来评估其有效性。通过四项实验，作者表明，被该模型赋予更高分数的解释被认为更有用，并能带来更好的导航表现。