论文：空间记忆即通用计算机，解释有限大脑如何无限泛化
原文标题：How Finite Brains Generalize Without Bound: Spatial Memory as a Universal Computer
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研究对比儿童学加法可泛化与LSTM、Transformer在长序列上失效的差异，指出关键在于学习器读取的是「坐标」还是「重合」。只读重合的有限经验即可固定任意长度的规则，其记忆须由循环构成，对应网格模块、位置细胞与海马索引。该机器在15项基准中9项达99%以上正确，其中5项无LSTM或Transformer可解，训练后新增循环可无错反转15015个符号的字符串。
- 问题
- 有限经验的学习器为何能泛化到任意长度输入，而LSTM/Transformer在长序列上失效。
- 方法
- 区分学习器读取「坐标」还是「重合」，只读重合即可用有限经验固定任意长度规则，记忆须由循环构成，对应网格模块、位置细胞与海马索引。
- 结果
- 15项基准中9项正确率超99%，其中5项无LSTM或Transformer可解；训练后可无错反转15015个符号的字符串。
- 影响
- 为长序列泛化与记忆架构设计提供理论依据，提示循环结构而非纯注意力可能是长度外推的关键。
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论文称只读「重合」而非「坐标」的循环记忆可让有限经验固定任意长度规则，15项基准9项超99%
- •对比儿童学加法可泛化与LSTM、Transformer长序列失效，归因于学习器读取坐标还是重合
- •该机器在15项基准中9项正确率超99%，其中5项LSTM或Transformer无法求解
- •训练后新增循环可无错反转15015个符号的字符串
- •将循环对应网格模块、位置细胞与海马索引，前额叶控制器只移动循环不读取
- •论证只读重合不损失算力，有限经验固定的规则与图灵机同步于输入的计算等价
为什么重要：若成立，这为「有限大脑如何无限泛化」给出机制解释，并指向循环结构是长度泛化的必要条件，影响模型架构设计思路。
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