本研究探讨了人类在有限资源下形成有效世界表征的方式，提出了认知地图作为生成性程序的概念。实验结果表明，人们在结构化空间中导航时采用模块化规划策略，计算模型展示了人类在不同场景下的行为预测能力，表明规划策略依赖于程序化的认知地图。

李飞飞和谢赛宁的新研究探讨了多模态大模型的空间推理能力，发现这些模型在空间认知上与人类存在显著差距。研究提出了VSI-Bench基准测试，评估模型在视觉空间智能方面的表现，结果显示人类准确率为79%，而最佳模型仅为48.8%。此外，语言提示技术未能提升模型表现，反而导致下降，强调了认知地图在空间推理中的潜力。

本研究提出了一种新型计算模型，增强动物在复杂环境中的导航能力。该模型通过动态扩展认知地图，提高自主体对新奇和环境变化的适应性，展现出高效的探索与开发能力。