稀疏分布式表征来表示大脑活动，也更加贴近实际生物学的神经元模型（在HTM理论中通常也称为细胞）。这一代的HTM理论有两个核心，空间池化演算法：输出稀疏分布表征（SDR），以及序列记忆演算法：学习怎去表示和预测复杂序列。 在新一代演算法中， 大脑皮层的层和得到了解决，并进行了部分建模。每个HTM层（HTM layer）（不要与如上所述的HTM阶层式结构的HTM级别（HTM level）混淆）由多个高度互连的微型柱组成。HTM层可从它的输入，创建一个稀疏分布式表征，从而让固定比例的微型柱在任何时候都处于激活