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极简RNN助认知模拟：性能达高位，决策易理解[打call][打call]

理解动物和人类的学习、决策等行为是神经科学和心理学的核心任务之一。

《自然》杂志2025年7月2日发表了一篇来自纽约大学的研究，用极小规模的循环神经网络来预测这些行为，性能远超经典认知模型，且比肩参数量巨大的复杂神经网络。

特别重要的是，这些RNN模型只有极少几个单元，这使得研究者可以轻松理解它的决策过程，为建立高精度、可解释的认知模型提供了可能性。