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Cette étude explore le rôle des actions, du timing et de la solvabilité dans la reconnaissance des objectifs.

Un cadre pour améliorer la compréhension des abstractions par les LLM.

Enquêter sur le biais personnel dans les LLM et son impact sur la performance.

Les modèles de langage sont super pour le texte mais ils n'ont pas de compréhension sensorielle.

Un nouveau cadre évalue comment les LLMs raisonnent pour répondre à des questions compliquées.

Explorer comment notre cerveau crée des cartes prédictives pour la navigation et la mémoire.

Présentation de FOMO, une méthode pour améliorer les DNN face aux attaques adversariales en utilisant l'oubli.

Cet article explore comment l'inférence active influence le mouvement et la prise de décision.

Une étude sur comment l'IA apprend les relations entre objets à travers des tâches de raisonnement visuel.

Une étude sur comment l'apprentissage par dictionnaire aide à interpréter les modèles de langue avancés.

Une nouvelle approche aide l'IA à garder ses connaissances tout en apprenant de nouvelles tâches.

Une étude sur comment les modèles de langage interprètent des phrases vagues.

Une étude comparant comment les modèles linguistiques et les humains abordent les tâches de raisonnement déductif.

Cet article explore une méthode pour améliorer la résumé de code en utilisant les insights sur l'attention humaine.

Un nouveau cadre évalue la compréhension qu'a l'IA des interactions sociales humaines.

Une nouvelle méthode améliore les capacités de raisonnement des modèles de langage grâce à des retours structurés.

Une nouvelle approche combine des LLM et des systèmes cognitifs pour améliorer les tâches robotiques en cuisine.

Analyser les effets des méthodes de raisonnement sur la performance des grands modèles de langage.

La recherche examine comment les LLMs relient les informations pour répondre à des questions complexes.

Un aperçu de comment les mouches à fruits relient les événements et adaptent leur comportement.

Cette étude montre comment l'attention change quand on se rappelle des infos de la mémoire.

Ce résumé met en avant les principaux développements dans la modélisation de l'attention humaine et son impact sur l'IA.

Examiner comment les machines reconnaissent et représentent les croyances humaines pour améliorer le raisonnement social.

Un aperçu de comment LLaMA-2 traite le langage en utilisant un raisonnement structuré.

Une étude sur les effets du réglage fin des instructions sur la performance du modèle.

La recherche examine la paréidolie chez des patients en utilisant des tests sur papier et sur smartphone.

Des recherches sur les matériaux magnétiques révèlent des parallèles avec le comportement cognitif et le traitement de l'information.

Un nouveau modèle améliore la performance des agents dans les tâches d'apprentissage par renforcement.

Des questions d'étude remettent en cause la nécessité de représentations séparées pour les tâches de raisonnement visuel abstrait.

Un aperçu des schémas de déclin cognitif chez les personnes âgées et des méthodes pour les analyser.

Une nouvelle méthode réduit le temps de localisation linguistique dans les études sur le cerveau.

Une méthode pour transformer les pensées négatives en pensées positives.

Cette étude compare comment les humains et les DNN apprennent à reconnaître de nouvelles images.

Un aperçu de la façon dont les réseaux de Hopfield imitent les processus de mémoire.

Explorer des méthodes pour améliorer les capacités de raisonnement dans les modèles de langue grâce à l'apprentissage par renforcement.

Nos expériences influencent notre façon de percevoir le monde visuellement.

Une nouvelle métrique offre des aperçus sur comment on combine les significations dans la langue.

Une nouvelle méthode améliore la mémoire pour de meilleures prises de décision chez les agents RL.

Un aperçu de comment les systèmes neuronaux façonnent notre intelligence.

Une étude révèle comment on adapte nos croyances en fonction des changements de classement.