通过单例学习和分层绑定等方式，预测处理系统可灵活地在新情景中广泛推广，并使用感知价值预测来实施多个生存和复制策略，且这种系统所感知的 “有意识的体验” 是其自身功能的感知表示，从而解决了 “意识元问题”
Jan, 2023
预测编码为构建认知地图的统一算法框架，并能通过视觉信息定位环境中的位置。
Aug, 2023
这篇论文提出了一种受到神经科学和自监督深度学习最新进展启发的学习规则，使用局部，赫布规则进行权重更新，并具有深度分层的图像、语音和视频表示。
Oct, 2020
通过构建多种感知认知网络模型预测复杂的动态环境，研究发现灵长类动物的神经机制和行为模式与未来在动态可重用视觉表达上的预测最为一致。
May, 2023
通过使用深度卷积神经网络模型，本文发现视觉系统中的不同神经约束可以导致视觉处理的不同阶段产生不同的表征模式，并预测小型脊椎动物的视网膜应执行非线性的特征检测计算，而大型动物的视网膜应当基本以线性方式编码视觉场景以响应广泛的刺激。
Jan, 2019
使用潜意识想象力，在学习世界模型的基础上，Dreamer 这一强化学习代理能够纯粹通过图像解决长周期任务，具有数据效率高，计算时间短和最终性能强等优势。
Dec, 2019
本研究采用时间分辨脑成像和深度学习的方法，探究人脑视觉处理的层次动态及信息流向，结果表明，回归深度神经网络模型比参数匹配前馈模型更能准确捕捉人脑视觉处理的多区域功能
Mar, 2019
该研究使用神经网络学习 32 种动物的特征向量，并基于继承表示原理构建了一个 “动物空间” 的认知地图，该地图能够使用插值技术准确地表示完全新的或不完整的输入，并在不同的认知地图级别中呈现出不同的特征。
Oct, 2022
本文提出了一种双存储自组织架构用于实现终身学习，其中包含具有学习物体实例和类别的互补任务的两个增长式重复神经网络；通过在连续感官经历中扩展它们，这两个增长网络都能够提取出对未知数据更强的特征。
May, 2018
自适应行为的核心是预测未来事件，本研究将强化学习理论与认知和神经科学研究整合，特别关注继承表示及其推广，表明特定类型的预测表示可能作为智能的多功能基石。
Feb, 2024