神经智能体模拟中依存距离最小化研究

2026年10月7日，一项发表于Cognitive Science的研究，采用基于循环神经网络的语言学习与交流框架，模拟神经智能体中依存距离最小化（DLM）偏好的出现条件。研究发现，神经智能体只有在受到增量加工压力时，才会稳定出现DLM偏好。在完整语义空间中，智能体倾向于规则化为单一主导语序；在半语义空间中则表现出“短前长后”偏好，且仅在动词居首语言中与DLM一致。研究据此提出，人类认知加工的限制可能确实在塑造DLM中发挥作用。目前该研究为模拟研究，尚未见后续重复验证或正式发表之外的进展。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。