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Un nuevo marco que mejora las predicciones usando principios cognitivos y ponderación precisa.

Este estudio revela cómo los patrones de mirada personal afectan las interacciones humano-robot.

Los modelos de memoria modernos mejoran el aprendizaje y los procesos de recuperación de la IA.

La investigación revela el impacto del acoplamiento efáptico en la complejidad cerebral y la función cognitiva.

Este estudio examina cómo la decodificación afecta la retención de memoria y la reducción de errores.

Una visión general de cómo las regiones del cerebro interactúan y se adaptan con el tiempo.

Un nuevo método mejora la comparación de los sonidos del habla usando vectores numéricos.

Un nuevo marco para generar imágenes basadas en conceptos humanos.

Este estudio revela cómo los sesgos moldean nuestras actualizaciones de creencias.

Examinando cómo la IA puede aprender nuevas tareas sin cambiar su estructura.

Este estudio revela diferencias en la actividad cerebral durante tareas que requieren concentración y los períodos de espera.

Un estudio demuestra cómo los cerebros clasifican patrones visuales complejos usando neuronas especializadas.

Un estudio revela diferentes estrategias de lectura entre humanos y animales.

Una visión general de estrategias para el aprendizaje continuo en inteligencia artificial.

La investigación muestra que el significado de las palabras afecta la pronunciación del tono en chino mandarín.

Explorando los modelos internos del cerebro y los procesos de toma de decisiones.

Descubre la conexión entre la memoria y la navegación en el lóbulo temporal medial del cerebro.

Las células piramidales son fundamentales para procesar información en el cerebro.

Un nuevo modelo mejora las tareas de búsqueda visual y exploración utilizando información semántica.

Un estudio sobre cómo el razonamiento y la experiencia moldean los procesos de toma de decisiones.

Un nuevo método ayuda a distinguir las señales del cerebro del ruido en estudios de neurociencia.

El contexto ayuda un montón a cómo reconocemos objetos, incluso cuando nuestra atención está en otra parte.

La investigación muestra que los LLMs pueden mejorar su rendimiento aprendiendo de otras tareas.

Explora la conexión entre el olor y el procesamiento en el cerebro.

Examinando la actividad cerebral en lectores expertos de Braille en comparación con lectores de texto tradicional.

Nuevo modelo predice el lenguaje hablado usando señales del cerebro.

Este artículo examina las habilidades metacognitivas de los LLMs y su impacto en la resolución de problemas de matemáticas.

Un enfoque dinámico revela conexiones entre la función cerebral y las características individuales.

Explorando un nuevo método para entender la emergencia en los modelos de lenguaje.

EAM muestra una gestión efectiva de memoria para datos visuales complejos.

Este estudio cuestiona la efectividad de ReAct para mejorar el rendimiento de los LLM.

Un estudio de cómo los humanos y las computadoras identifican objetos en medio de la incertidumbre.

Una mirada a cómo la composicionalidad conecta el lenguaje, el pensamiento y la IA.

Este estudio analiza cómo los modelos de lenguaje se recuperan de errores de razonamiento durante las tareas.

Explorando la conexión entre las cabezas de atención de la IA y los procesos de memoria humana.

Los investigadores usan Brainscore para evaluar modelos de IA en comparación con la actividad cerebral humana.

PhiNet imita los sistemas de memoria humanos para mejorar el aprendizaje automático.

Este estudio examina cómo las fases de alta dimensión mejoran el rendimiento de los modelos de lenguaje.

Un nuevo método mejora la capacidad de la IA para editar conocimientos y responder preguntas complejas.

Este estudio investiga cómo nuestro cerebro procesa los verbos abstractos y sus significados.