Nature一周论文导读｜2025年8月28日

背景：传统规范化建模框架（如贝叶斯推理和强化学习）在捕捉实际生物行为方面存在局限性。研究目的：提出利用循环神经网络探索决策行为的新方法，并在奖赏学习任务中验证其性能。结论：该方法比经典认知模型表现更优，能有效预测个体选择行为，并可通过动态系统概念解释网络机制，为开发元强化学习人工智能体提供计算法则。