团队的核心研究目标是开发与内容无关的信息处理能力。这一目标旨在让模型能够将学习到的技能应用于训练时未曾遇见的全新场景，通过通用规则进行处理，而非依赖记忆中的具体示例。此类能力的开发，是推动人工智能模型实现更强泛化能力的重要一步。
研究发现，拥有多个工作记忆槽（即临时存储信息的容器）的模型能够在处理复杂问题时表现更优。例如，模型在执行序列逆转任务或重现某些复杂模式时，表现出色。这些任务不仅要求模型能够同时存储多种信息，还需以正确的顺序对存储的内容进行操作。多工作记忆槽的运用让模型在分步处理、信息集成和逻辑推理等方面具备明显的优势。
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