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Un marco para mejorar la comprensión de la abstracción en los LLMs.

Investigando el sesgo propio en los LLMs y su impacto en el rendimiento.

Los modelos de lenguaje son geniales para el texto, pero no tienen entendimiento sensorial.

Un nuevo marco evalúa cómo los LLM razonan para responder preguntas complejas.

Explorando cómo nuestro cerebro forma mapas predictivos para la navegación y la memoria.

Presentamos FOMO, un método para mejorar los DNNs contra ataques adversariales a través del olvido.

Este artículo explora cómo la inferencia activa moldea el movimiento y la toma de decisiones.

Un estudio sobre cómo la IA aprende relaciones entre objetos a través de tareas de razonamiento visual.

Un estudio sobre cómo el aprendizaje de diccionarios ayuda a interpretar modelos de lenguaje avanzados.

Un enfoque nuevo ayuda a la IA a mantener el conocimiento mientras aprende tareas nuevas.

Un estudio sobre cómo los modelos de lenguaje interpretan oraciones vagas.

Un estudio que compara cómo los modelos de lenguaje y los humanos abordan tareas de razonamiento deductivo.

Este artículo explora un método para mejorar la resumición de código utilizando conocimientos sobre la atención humana.

Un nuevo marco evalúa la comprensión de la IA sobre la interacción social humana.

Un nuevo método mejora las capacidades de razonamiento de los modelos de lenguaje a través de retroalimentación estructurada.

Un nuevo enfoque combina LLMs y sistemas cognitivos para mejorar las tareas robóticas en la cocina.

Analizando los efectos de los métodos de razonamiento en el rendimiento de los modelos de lenguaje grandes.

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Una mirada a cómo las moscas de la fruta conectan eventos y adaptan su comportamiento.

Este estudio revela cómo cambia la atención al recordar información de la memoria.

Este resumen destaca los desarrollos clave en la modelización de la atención humana y su impacto en la IA.

Examinando cómo las máquinas reconocen y representan las creencias humanas para mejorar el razonamiento social.

Una mirada a cómo LLaMA-2 procesa el lenguaje usando razonamiento estructurado.

Un estudio sobre los efectos del ajuste fino de instrucciones en el rendimiento del modelo.

La investigación examina la pareidolia en pacientes usando pruebas en papel y en smartphone.

La investigación sobre materiales magnéticos revela paralelismos con el comportamiento cognitivo y el procesamiento de información.

Un nuevo modelo mejora el rendimiento de los agentes en tareas de aprendizaje por refuerzo.

Las preguntas de estudio cuestionan la necesidad de representaciones desenredadas para tareas de razonamiento visual abstracto.

Una mirada a los patrones de declive cognitivo en personas mayores y métodos para analizarlos.

Nuevo método reduce el tiempo para la localización de idiomas en estudios cerebrales.

Un método para transformar pensamientos negativos en percepciones positivas.

Este estudio compara cómo los humanos y las DNNs aprenden a reconocer nuevas imágenes.

Una mirada a cómo las redes de Hopfield imitan los procesos de memoria.

Explorando métodos para mejorar las habilidades de razonamiento en modelos de lenguaje a través del aprendizaje por refuerzo.

Nuestras experiencias influyen en cómo percibimos el mundo visualmente.

Una nueva métrica ofrece información sobre cómo combinamos significados en el lenguaje.

Un nuevo método mejora la memoria para tomar mejores decisiones en agentes de RL.

Una mirada a cómo los sistemas neuronales moldean nuestra inteligencia.

Un estudio revela cómo adaptamos nuestras creencias según los cambios de ranking.