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Investigando cómo la BLA influye en el almacenamiento y la recuperación de la memoria.

Este artículo explora cómo los humanos sincronizan sus movimientos con sonidos y imágenes.

La investigación revela información sobre la función y actividad del cerebro en diferentes capas corticales.

Un análisis de cómo los LLMs aprenden y retienen información factual.

Un nuevo marco ayuda a los modelos de lenguaje a aprender lenguaje simbólico sin la ayuda de humanos.

Un enfoque nuevo descubre comportamientos rítmicos en la percepción que suelen pasar desapercibidos por los métodos tradicionales.

Este artículo revisa cómo los LLMs se desempeñan en tareas de razonamiento silogístico.

Un estudio examina cómo nuestros cerebros cambian de enfoque entre recuerdos e información nueva.

Un estudio muestra que la variabilidad de fase mejora la transferencia del aprendizaje visual a diferentes lugares.

Este estudio examina la relación entre la memoria de trabajo y nuestras acciones.

Este artículo examina cómo los LLMs responden a preguntas complejas de múltiples saltos.

Este estudio examina cómo las señales sociales influyen en nuestra atención y procesos cognitivos.

La investigación revela cómo el ruido ayuda en el proceso de aprendizaje estadístico del cerebro.

Examinando cómo la activación de neuronas mejora el razonamiento aritmético en modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo estándar evalúa las habilidades de razonamiento en modelos de lenguaje.

Examinando cómo los LLMs procesan tareas de razonamiento de manera efectiva.

Un nuevo método mejora cómo los modelos de IA entienden las relaciones espaciales.

La investigación revela cómo los estímulos externos pueden influir en las tareas de memoria de trabajo.

Los modelos actuales tienen problemas con el razonamiento espacial, confiando más en texto que en imágenes.

Te presento CrEIMBO, un método para entender mejor las interacciones neuronales a través de grabaciones cerebrales.

Un nuevo sistema genera mnemotecnias para ayudar a retener vocabulario basado en la retroalimentación de los estudiantes.

Esta investigación mejora la planificación de los modelos de lenguaje a través de mapas cognitivos.

La investigación muestra que los modelos no entrenados se conectan con las respuestas del cerebro humano en el procesamiento del lenguaje.

La investigación explora la conexión entre la percepción visual y el recuerdo en la memoria del cerebro.

Nuevas técnicas mejoran el rendimiento en razonamiento y lógica de los modelos de lenguaje grandes.

Examinando cómo los transformers de visión entienden las relaciones entre objetos en las imágenes.

Analizar el rendimiento de los modelos de IA en los problemas de matemáticas para niños revela brechas significativas.

Examinando cómo las experiencias pasadas moldean nuestra capacidad para enfrentar nuevos desafíos.

Nuevos métodos mejoran las habilidades de razonamiento en modelos de lenguaje para un mejor rendimiento en tareas.

Nuevo conjunto de datos evalúa la capacidad de los LLM para tareas complejas de razonamiento lógico.

Examinando el papel del pulvinar en cómo procesamos la información sensorial.

Un nuevo marco de IA imita los procesos del cerebro para mejorar la adaptabilidad y el aprendizaje.

Explora cómo los modelos de lenguaje memorizan a través de la recitación, reconstrucción y recuerdo.

Explorando cómo los caminos del cortex entorrinal influyen en los procesos de aprendizaje y memoria.

La investigación conecta datos del cerebro y aprendizaje profundo para obtener conocimientos sobre conceptos visuales.

Este artículo examina si los modelos de lenguaje grandes tienen creencias e intenciones.

Nuevos modelos de IA mejoran las habilidades de razonamiento utilizando rompecabezas visuales.

Esta investigación examina cómo las máquinas interpretan los argumentos visuales y sus limitaciones.

Este estudio revela cómo el cerebro combina la información visual y del lenguaje.

Este estudio examina las estrategias de planificación de rutas de los taxistas de Londres en entornos urbanos.