本研究探讨高阶神经表征在不确定性学习中的作用，提出了一种基于强化学习的模型，能够更好地模拟人类在脑状态去噪过程中的不确定性分布学习。结果表明，该模型在解释人类行为方面显著优于传统方法，拓展了生成人工智能在神经表征研究中的应用。

NARUTO神经主动重建系统结合混合神经表示和不确定性学习，实现高保真表面重建。利用多分辨率哈希网格，系统快速收敛并捕捉高频特征。动态量化模块使系统能自主探索环境，不确定性聚合策略提升SLAM性能。评估显示其在室内场景中表现优异。

NARUTO是一种神经主动重建系统，利用混合神经表示和不确定性学习实现高保真度的表面重建。系统通过动态量化重建不确定性的学习模块，自主探索和重建环境。不确定性聚合策略提升了先进SLAM系统的性能。在室内场景模拟器上评估显示NARUTO在主动重建领域具有卓越性能和领先水平。