Sakana AI公司最近提出了一种新型人工神经网络模型"连续思维机器"(CTM)，这一创新技术试图弥合传统人工智能与生物大脑之间的差距。由Transformer架构创始人之一Llion Jones参与开发的CTM模型，突破了传统神经网络仅关注神经元单一输出的局限，转而引入神经元活动的时序信息作为核心机制。

　　与传统模型不同，CTM允许神经元访问自身行为历史记录，并基于这些时序信息协调工作。这种设计使系统能够像人类一样逐步思考问题，展现出更丰富的动态行为。在具体应用中，CTM表现出令人印象深刻的能力：在迷宫求解任务中，它能像人类一样沿着路径逐步探索；在图像识别方面，它会分步骤观察图像不同区域，思考时间越长判断越准确。

　　研究人员指出，CTM的这些行为并非预先编程，而是自然涌现的特性。这种基于生物启发的设计不仅提高了任务解决能力，还增强了模型的可解释性。通过观察CTM的注意力分布，可以直观了解其推理过程。这项研究为开发更接近人类思维方式的人工智能系统开辟了新途径，有望推动AI在能力和效率方面取得突破性进展。相关论文已发表在arXiv预印本平台上。

　　“Transformer八子”之一创业团队提出“连续思维机器”

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