研究表明，在各种任务中，机器人解决问题的能力和效率都有所提高。 机器之心报道 编辑：杜伟、蛋酱 开启「分步思考」新范式。 科学界的一个共识是：即使是最复杂的现代人工智能，也难以媲美人类大脑的表现和效率。 研究者经常从大自然中寻找灵感，了解如何在人工智能领域取得进步，例如利用进化来合并模型、为语言模型进化出更高效的记忆或探索人工生命的空间。虽然 人工神经网络近年来让人工智能取得了非凡的成就，但它们仍然是其生物对应物的简化表征。所以，能否通过结合生物大脑中的特征，将人工智能的能力和效率 提升到新的水平？ 他们决定重新思考认知核心的一个重要特征：时间。 刚刚， Transformer 作者之一 Llion Jones 联合创立的的Sakana AI 发布了「连续思维机器」（Continuous Thought Machine，CTM），这是一种将神经元活动同步作 为其核心推理机制的人工智能模型，也可看作一种新型人工神经网络，它利用神经元动态之间的同步来完成任务。 与传统人工神经网络不同，CTM 在神经元层面使用定时信息，从而实现了更复杂的神经行为和决策过程。这一创新使该模型能够逐步「思考」问题，使其推理过 程具有可 ...