생물학적 뇌의 복잡한 신경 활동에서 영감을 받아, 신경 역학을 핵심 표현으로 활용하는 Continuous Thought Machine (CTM) 모델을 제시한다. CTM은 (1) 각 뉴런이 고유한 가중치 매개변수를 사용하여 입력 이력을 처리하는 뉴런 수준의 시간 처리와 (2) 잠재 표현으로서의 신경 동기화를 통해 두 가지 혁신을 제공한다. CTM은 계산 효율성을 유지하면서 필수적인 시간 역학을 효과적으로 포착하는 추상화 수준에서 작동하며, 2D 미로 해결, ImageNet-1K 분류, 패리티 계산 등 다양한 작업에서 성능과 다재다능함을 보여준다. 또한 복잡한 순차적 추론이 필요한 작업을 수행할 수 있으며, 간단한 작업에는 일찍 중단하고, 더 어려운 작업에는 계속 계산하는 적응형 컴퓨팅을 활용할 수 있다. CTM은 최첨단 결과를 추구하기보다는, 생물학적으로 더 타당하고 강력한 인공지능 시스템 개발을 위한 중요한 발걸음을 목표로 한다.
