Derniers articles pour Science Cognitive

Examine comment l'activité cérébrale au repos influence les pensées et les comportements.

Enquêter sur comment la symétrie façonne l'apprentissage chez les agents grâce à l'inférence active.

Un regard approfondi sur l'importance des mesures individuelles dans les études d'IRMf.

Enquête sur comment l'apprentissage consomme de l'énergie et des stratégies pour améliorer l'efficacité.

Des recherches montrent comment les RNN comprennent la parole de manière similaire aux humains.

De nouvelles méthodes améliorent la clarté dans l'analyse de l'activité cérébrale.

Une étude révèle comment les neurones V4 réagissent à différents types d'images.

Ce modèle améliore les prédictions des mouvements des yeux et renforce l'analyse de la compréhension en lecture.

Cette étude évalue les capacités de raisonnement spatial des modèles de langage à travers le dialogue.

Une étude sur comment les explications améliorent la compréhension des différences d'étiquettes en traitement du langage naturel.

Examiner la connexion entre le mouvement à vélo et le traitement visuel des formes.

Des chercheurs étudient comment le neurofeedback influence la mémoire de travail chez les singes.

Ce papier explore des modèles mathématiques de la fonction cérébrale et des réseaux de neurones.

Des recherches montrent le lien entre la structure du cerveau et les problèmes cognitifs chez les patients atteints de Parkinson.

Le suivi oculaire offre une manière plus stable de mesurer l'attention comparé aux méthodes traditionnelles.

Une étude révèle comment le SMA du cerveau soutient l'apprentissage des compétences motrices.

Un aperçu des mécanismes derrière le stockage et la récupération des connaissances des modèles de langage.

Une étude révèle des différences clés dans l'évolution du cerveau entre les humains et les singes.

Cet article explore comment les LLM interprètent le langage dans différents contextes.

Présentation d'une nouvelle approche du raisonnement visuel machine avec des tâches basées sur des transformations.

Explorer comment les techniques de résumé permettent aux agents génératifs de mimer les interactions humaines.

Une étude examine les modèles de prise de décision dans l'IA et leurs liens avec le langage.

Explorer comment le raisonnement continu améliore l'adaptabilité de l'intelligence artificielle dans des tâches complexes.

Voici NGT, une méthode qui combine des transformateurs avec des connaissances biologiques pour une meilleure compréhension du langage.

Présentation d'un modèle qui imite comment le cerveau apprend des données sensorielles.

Les machines apprennent des concepts grâce aux interactions humaines en temps réel pour une meilleure reconnaissance d'objets.

Cette étude examine comment les expériences physiques influencent l'interprétation des modèles linguistiques.

Cette étude regarde à quel point les modèles de langage comprennent les croyances et les intentions.

Des recherches montrent comment des souris en liberté interagissent avec des tâches de mémoire tactile.

Cet article explore comment les mouvements des yeux peuvent révéler les états d'esprit au travail.

Explore comment le clignement attentionnel affecte notre concentration et notre perception.

Une étude montre comment le contexte influence la capacité de l'IA à généraliser à partir d'exemples.

Explorer comment la mémoire épisodique et la mémoire de travail influencent l'apprentissage et la prédiction.

La prise de décision chez les poissons-zèbres est influencée par l'activité cérébrale et des facteurs internes.

Une nouvelle méthode améliore le raisonnement des modèles de langage et gère les éléments distracteurs de manière efficace.

Cet article examine comment les LLM gèrent les connaissances négatives et les défis qui vont avec.

Examiner comment les modèles de langage perdent des connaissances pendant l'entraînement continu.

Cet article examine la mémoire de travail de ChatGPT et ses implications pour le développement de l'IA.

La recherche éclaire la façon dont le cerveau traite les infos grâce à des modèles d'encodage neural.

La recherche vise à améliorer les compétences en maths des modèles linguistiques sans perdre leur compréhension du langage.