Neuste Artikel für Kognitive Wissenschaft

Diese Studie untersucht die Rolle von Aktionen, Timing und Lösbarkeit bei der Erkennung von Zielen.

Ein Rahmen, um das Verständnis von Abstraktion bei LLMs zu verbessern.

Untersuchung von Selbstverzerrung in LLMs und deren Einfluss auf die Leistung.

Sprachmodelle sind super beim Text, aber haben kein Gespür für Sinneswahrnehmungen.

Ein neues Framework bewertet, wie LLMs logisch denken, um komplexe Fragen zu beantworten.

Erforschen, wie unser Gehirn predictive Karten für Navigation und Gedächtnis bildet.

FOMO vorstellen, eine Methode, um DNNs gegen adversarielle Angriffe durch Vergessen zu verbessern.

Dieser Artikel untersucht, wie aktive Inferenz Bewegung und Entscheidungsfindung beeinflusst.

Eine Studie darüber, wie KI Objektbeziehungen durch visuelle Denkaufgaben lernt.

Eine Studie darüber, wie Wörterbuchlernen hilft, fortgeschrittene Sprachmodelle zu interpretieren.

Ein neuer Ansatz hilft KI, Wissen zu behalten, während sie neue Aufgaben lernt.

Eine Studie darüber, wie Sprachmodelle vage Sätze interpretieren.

Eine Studie, die vergleicht, wie Sprachmodelle und Menschen an deduktive Denkaufgaben herangehen.

Dieser Artikel beschäftigt sich mit einer Methode zur Verbesserung der Code-Zusammenfassung mithilfe von Erkenntnissen über menschliche Aufmerksamkeit.

Ein neues Framework bewertet, wie gut KI menschliche soziale Interaktionen versteht.

Eine neue Methode verbessert die Denkfähigkeiten von Sprachmodellen durch strukturiertes Feedback.

Ein neuer Ansatz verbindet LLMs und kognitive Systeme, um robotische Aufgaben in der Küche zu verbessern.

Die Auswirkungen von Denkmethoden auf die Leistung grosser Sprachmodelle analysieren.

Die Forschung untersucht, wie LLMs Informationen verknüpfen, um komplexe Fragen zu beantworten.

Ein Blick darauf, wie Fruchtfliegen Ereignisse verbinden und ihr Verhalten anpassen.

Diese Studie zeigt, wie sich die Aufmerksamkeit verändert, wenn man Informationen aus dem Gedächtnis abrufen muss.

Dieser Überblick hebt die wichtigsten Entwicklungen im Bereich der menschlichen Aufmerksamkeitsmodellierung und deren Einfluss auf KI hervor.

Untersuchen, wie Maschinen menschliche Überzeugungen erkennen und darstellen, um das soziale Denken zu verbessern.

Ein Blick darauf, wie LLaMA-2 Sprache mit strukturiertem Denken verarbeitet.

Eine Studie über die Auswirkungen von Instruction-Finetuning auf die Modellleistung.

Forschung untersucht Pareidolie bei Patienten mit Papier- und Smartphone-Tests.

Forschung zu magnetischen Materialien zeigt Parallelen zum kognitiven Verhalten und zur Informationsverarbeitung.

Ein neues Modell verbessert die Leistung von Agenten bei Aufgaben im Reinforcement Learning.

Studie hinterfragt die Notwendigkeit von entknüpften Repräsentationen für abstrakte visuelle Denkaufgaben.

Ein Blick auf die Muster des kognitiven Rückgangs bei älteren Menschen und Methoden, um sie zu analysieren.

Neue Methode verkürzt die Zeit für die Sprachlokalisierung in Gehirnstudien.

Eine Methode, um negative Gedanken in positive Einsichten umzuformulieren.

Diese Studie vergleicht, wie Menschen und DNNs lernen, neue Bilder zu erkennen.

Ein Blick darauf, wie Hopfield-Netzwerke Gedächtnisprozesse nachahmen.

Methoden erforschen, um die Denkfähigkeiten von Sprachmodellen durch verstärkendes Lernen zu verbessern.

Unsere Erfahrungen beeinflussen, wie wir die Welt visuell wahrnehmen.

Neue Metrik bietet Einblicke, wie wir Bedeutungen in der Sprache kombinieren.

Eine neue Methode verbessert das Gedächtnis für bessere Entscheidungen bei RL-Agenten.

Ein Blick darauf, wie neuronale Systeme unsere Intelligenz formen.

Studie zeigt, wie wir unsere Überzeugungen anpassen, je nachdem, wie sich die Rankings ändern.