MIT突破性AI模型：仿腦神經振盪，實現超長序列穩定預測

麻省理工學院電腦科學與人工智慧實驗室（CSAIL）的研究團隊，近期開發出一款革命性人工智慧模型。這項技術靈感源自大腦神經振盪現象，有望徹底改變機器學習演演算法處理超長資料序列的能力。

傳統AI在分析氣候變遷、生物訊號或金融資料這類長時間跨度的複雜資訊時，往往力不從心。雖然新型態的「狀態空間模型」專為理解序列模式設計，但現有技術仍面臨兩大瓶頸：運算不穩定與龐大資源消耗。

為突破限制，CSAIL研究員T. Konstantin Rusch與Daniela Rus提出「線性振盪狀態空間模型」（LinOSS）。這項創新技術融合物理學的受迫諧振子原理，以及生物神經網路的運作特性，在保持引數彈性的前提下，實現穩定、高效且精準的預測效能。相關論文已發表於arXiv預印本平臺。

「我們試圖將生物神經系統的穩定性轉化為機器學習框架。」Rusch解釋道：「LinOSS能可靠解析橫跨數十萬資料點的長程關聯性。」研究團隊不僅證實該模型具備通用逼近能力，可精確模擬輸入輸出序列間的連續因果關係，實測表現更全面超越當前頂尖模型。

在極端長度序列任務中，LinOSS的效能甚至是熱門Mamba模型的近兩倍。這項突破性研究獲選將在ICLR 2025進行口頭報告——此殊榮僅授予前1%的頂尖論文。

研究團隊預期，LinOSS將對醫療分析、氣候科學、自駕車系統與金融預測等領域產生深遠影響。Rus強調：「這項成果證明數學嚴謹效能催生效能突破，我們正透過LinOSS搭建生物啟發與計算創新之間的橋樑。」

未來除了擴充套件模型應用範疇，研究人員更期待LinOSS能反饋神經科學研究，為解密大腦運作機制提供新線索。這項開創性典範，勢將吸引全球機器學習社群投入後續開發。

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