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总结
研究人员近日提出一种受生物启发的脑模型，可在模拟任务中更贴近动物的学习过程，并用于解释神经元如何随经验调整活动。该模型在训练与测试中与动物行为数据相匹配，显示以往可能被忽视的神经元活动模式在学习中起关键作用。同时，模型识别出一类能稳定预测错误的神经元信号，为理解学习失败与决策失误提供线索。相关发现有望改进对大脑学习机制的刻画，并为神经科学研究与人工智能模型设计提供参考。
正文
Biology-inspired brain model matches animal learning and reveals overlooked neuron activity Phys.org AI Brain Model Shows How Neurons Learn, and Where They Fail Neuroscience News Scientists Built a Working Brain-And Now the 'Possibilities Are Endless,' a Scientist Says Popular Mechanics Brain Model Discovers Neurons That Reliably Predict Mistakes ScienceBlog.com
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