“Predictive coding”指一种信息处理/建模框架：系统（大脑或机器学习模型）会先基于内部模型对即将到来的输入做出预测，然后用“预测误差”（实际输入与预测的差）来更新模型与解释感知。常见于神经科学、认知科学与计算机视觉等领域。（在工程语境中也可泛指“利用预测来进行编码/压缩”的思路，但最常用的是上述大脑/模型框架。）
/prdktv kod/
Predictive coding helps the brain process noisy signals.
预测编码帮助大脑处理含噪的信号。
In a predictive coding framework, perception is shaped by top-down expectations, while prediction errors drive learning and update the internal model.
在预测编码框架中，知觉会受到自上而下的期望影响，而预测误差推动学习并更新内部模型。
“Predictive”来自动词 predict（预测）加形容词后缀 -ive，表示“具有……性质的/用于……的”；“coding”来自 code（编码）加 -ing，表示“编码这一过程/方法”。作为术语，“predictive coding”在现代神经科学与计算建模中被系统化讨论，尤其与“用误差来更新预测”的分层处理思想相关（常被追溯到相关计算神经科学论文与后理论整合）。
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