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　　人工智能（AI）模型的记忆处理与人脑海马体之间存在惊人的相似性。这一新发现为记忆巩固提供了新的视角。记忆巩固是AI系统中将短期记忆转变为长期记忆的过程。

　　在开发通用人工智能（AGI）的竞赛中，理解和复制类人智能已成为一个重要的研究课题。这些技术进步的核心是Transformer模型，其基本原理现正在被深入探索。

　　强大的AI系统的关键是掌握它们如何学习和记忆信息。研究团队将人脑学习原理，特别是通过海马体中名为NMDA的受体巩固记忆的方式，应用于AI模型。

　　NMDA受体就像大脑中的一扇智能门，促进学习和记忆形成。当大脑中存在化学物质谷氨酸时，神经细胞就会兴奋。镁离子则充当挡住门的小守门人。

　　只有当这个离子守门人退到一边时，物质才允许流入细胞。这是大脑创造并保存记忆的过程，而守门人（镁离子）在整个过程中的作用是非常具体的。

　　研究团队发现，Transformer模型似乎使用了类似于大脑NMDA受体的看门过程。这一发现促使团队进一步研究Transformer的记忆巩固，是否可通过类似于NMDA受体门控过程的机制来控制。

　　在动物大脑中，低镁水平会削弱记忆功能。研究人员发现，Transformer中的长期记忆可通过模仿NMDA受体来改善。就像在大脑中一样，镁含量的变化会影响记忆强度，而调整Transformer的参数以反映NMDA受体的门控作用，可增强AI模型的记忆力。

　　这一突破性发现不但使人们能更深入地研究大脑的工作原理，还能根据这些见解开发更先进的AI系统。

　　这项研究告诉人们：AI模型的学习方式，可用神经科学的既定知识来解释。可以说，该结果在推进AI和神经科学融合方面迈出了关键一步。这也意味着科学家在模拟类人记忆巩固方面已经取得了重大进展。人类认知机制和AI设计的融合，不仅有望创建低成本、高性能的AI系统，而且还可通过AI模型，对大脑工作方式研究提供宝贵见解。