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La investigación revela cómo las características afectan nuestra capacidad para estimar números.

Avances en descifrar cómo la gente se concentra en los sonidos usando la actividad cerebral.

Este estudio examina cómo el seguimiento ocular mejora el rendimiento de los Transformers de Visión en tareas de conducción.

Una mirada a cómo nuestros cerebros predicen y actúan en el mundo.

Una visión general de la plasticidad sináptica y los diferentes modelos utilizados para estudiarla.

Nuevas bobinas de RM mejoran la imagen cerebral durante los estudios de TMS.

Un nuevo método mejora el aprendizaje continuo mientras mantiene el conocimiento previo.

Un nuevo método mejora el análisis de los efectos de las lesiones cerebrales en la cognición.

Este estudio revela cómo la corteza motora maneja la dirección y velocidad del movimiento.

Un estudio revela cómo la atención impacta la detección y percepción del color.

Explorando cómo los circuitos cerebrales mejoran el aprendizaje y el procesamiento de información.

La investigación muestra que los modelos de lenguaje grandes reflejan conceptos humanos a través de una organización estructurada.

Una mirada crítica a la capacidad de GPT-3 para resolver problemas de analogía.

Combinando el aprendizaje automático con el razonamiento para mejorar las capacidades de toma de decisiones en entornos dinámicos.

Este documento evalúa las capacidades de razonamiento lógico del modelo CLIP de OpenAI.

Un estudio sobre imágenes cerebrales revela nuevos hallazgos sobre el surco paracingulado.

El estudio revela que hay mayor conectividad cerebral en adultos mayores durante dos años.

Nuevas ideas sobre cómo las señales del cerebro influyen en los procesos de toma de decisiones en los mamíferos.

Una exploración de cómo el cero moldea nuestra comprensión y razonamiento.

Un nuevo enfoque para entrenar redes neuronales inspirado en el funcionamiento del cerebro.

Un estudio revela la interacción de las ondas cerebrales en el procesamiento sensorial.

Este estudio analiza el aprendizaje implícito rápido en ajustes de movimiento usando retroalimentación visual.

La investigación muestra que los agentes artificiales pueden entender y actuar en tareas de lenguaje de manera efectiva.

ARC Toolbox mejora la forma en que los investigadores crean y analizan lenguajes artificiales.

Un estudio revela cómo el cerebro actualiza su comprensión mientras mantiene la estabilidad del conocimiento.

Un estudio sobre cómo las RNN aprenden y adaptan sus clasificaciones de objetos.

Una mirada a cómo los LLMs se desempeñan en tareas de razonamiento en comparación con los humanos.

Explorando el cuello de botella relacional y su papel en entender conceptos abstractos.

Esta investigación resalta el papel de volver a leer en mejorar las habilidades de razonamiento de los modelos de lenguaje.

Explorando cómo la memoria imperfecta puede ayudar a tomar decisiones en situaciones inciertas.

Investigando cambios inesperados en el comportamiento de los modelos de lenguaje durante el entrenamiento.

La investigación muestra que el análisis de conexiones cerebrales puede identificar individuos y tareas de manera más efectiva.

Este artículo examina cómo los modelos de lenguaje abordan tareas complejas a través de métodos de entrenamiento.

Explorando el papel de las formas sentenciales finales en la generación de lenguaje a través de CFGs.

La investigación revela los efectos de la ansiedad en la atención y el rendimiento cognitivo.

SwiFUN predice la actividad cerebral durante tareas a partir de datos de fMRI en reposo de manera más precisa.

La investigación muestra que ajustar la estimulación cerebral puede mejorar la precisión de la memoria de trabajo.

La investigación revela el papel complejo de las células de la cuadrícula en la navegación y la conciencia espacial.

Examinar el papel del tálamo en la conciencia podría cambiar los diagnósticos de lesiones cerebrales.

Te presentamos CPCNet, una red neuronal que mejora las tareas de razonamiento visual.