纽约大学心理学教授莫伊拉·迪伦在《认知科学趋势》发表综述称，几何思维的基础可能并非人类独有的“数学模块”，而是与寻找路径相关的导航认知系统；相关能力在人类与老鼠、鸡、鱼等动物中均可见。

南非威特沃特斯兰德大学的研究表明，无论在人类还是人工智能中，语言在代际迭代学习中会自然演化得更有结构性，从而更易被学习。

认知科学研究指出，现代人普遍面临注意力易被打断的问题。一套由四个步骤构成的训练方法被提出，用于帮助个体在需要时更好地维持专注。

一项基于多入口谜题盒的实验显示，浣熊在获得唯一食物奖励后仍会继续尝试开启其他机关，表现出在缺乏直接外在回报时的持续问题解决行为。

研究显示，随着一天中复杂脑力活动的累积，人们在后续任务中的决策质量和自我控制能力会明显下降。认知科学家提出，通过合理分配决策精力、刻意拉长重要决策周期以及转换视角“像为朋友做选择一样”为自己决策，有助于减轻决策疲劳的影响。

研究人员指出，人类在对话中会持续预测对方话语走向，以实现约200毫秒的快速轮换。针对50至80岁人群的测试显示，在听觉条件较舒适时，轻至中度听力受损者更依赖预测线索以维持对话流畅；但当听觉负担显著增加时，这一补偿效应会减弱。

多项研究显示，许多被归因于“拖延”的行为，实质与大脑在高负荷下进入防御状态有关。通过调整休息方式、任务优先级和工作节奏，个体和团队都可以在不“硬撑”的前提下恢复专注与执行力。

麻省理工学院高年级学生Olivia Honeycutt研究语言如何影响我们对世界的认知。

一项发表于《认知科学》的研究报告称，含羞草在特定光暗循环实验中表现出与“追踪离散事件数量”一致的行为模式。研究人员认为，这可能是首次为植物具备枚举能力提供证据，并对“复杂信息处理是否必须依赖神经元”提出进一步挑战。

布朗大学团队发现，多种主流语言模型在内部表征中，已经自发形成与人类对事件合理性判断高度一致的结构化模式，显示出一种基础层面的“现实世界理解”。

一项基于近900只伴侣鹦鹉的数据分析显示，部分鹦鹉不仅能模仿人类语言，还可能将特定发声用作识别个体的“名字”标签。

机器学习专家 Vivienne Ming 认为，应对人工智能负面影响的关键，不是和机器“拼算力”，而是持续投资于人类独有的能力，并以主动探究的方式使用人工智能，而非被动依赖。