现有的视觉推理数据集都避开了时间和记忆的复杂性，而这两者都是现实应用中不可或缺的因素。为突破这个局限性，受认知心理学启发，纽约大学联合 Google Brain 开发了新的视觉问答数据集 以及对应的网络架构。该架构能利用多模态信息和动态注意、记忆机制执行
纽约大学的一项新研究发现，在言语工作记忆中，我们用来存储和处理信息的神经结构比我们之前所理解的要复杂的多，这种结构的发现会影响到人工智能系统的建立。结果表明抑制工作记忆当中的操纵信息涉及到了两个大脑网络的运作。在本研究中，我们在受试者处理语音时的脑神经活动
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