[AI]《Modular Cognitive Architecture Emerges in Large Language Models》P Han, J Andreas, E Fedorenko, A G d Varda [MIT] (2026)

在智能科学领域，大脑的模块化结构（如语言、推理功能分区）是否为智能的必要条件，是一个悬而未决的难题。过去的研究受困于仅有大脑这一个孤例，本质原因是无法将智能的计算原理与生物演化的独特限制（如代谢节能）分离开来。

本文的核心洞见是：把大语言模型重新看作一个可供解剖的“数字大脑”。由此，通过归因修补技术定位并对比46个任务背后的神经元回路，这一关键操作使问题得以解开：模型内部竟自发形成了与人脑功能区高度相似的、处理不同认知域的独立模块。

这项工作真正留下的遗产是：证明了功能模块化是一种趋同演化的智能组织原则，而非生物大脑的专利。它为后来者打开的新门是，可以利用模型作为“计算神经科学”的沙盘来研究大脑，但尚未跨过的门槛是揭示这些模块在训练中如何形成与交互的底层机制。

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