来自意大利和日本的科学家组成研究团队，改进了Daydreaming算法，该算法可消除神经网络中的信息噪声和幻觉。关键创新在于，该算法比较的不是数据本身，而是数据点之间的差异。这种方法使神经网络能够忽略信息噪声，更准确地处理真实世界的数据。

该项目针对经典的霍普菲尔德网络（模拟人脑联想记忆的模型）开发。若不进行适当清理，虚假记忆会迅速累积，降低性能并导致高达87%的有用记忆容量损失。

研究人员认为，这一升级有助于创建更透明、更可靠、更高效的人工智能系统。