Articoli più recenti per Scienza Cognitiva

Uno sguardo a come la composizionalità collega linguaggio, pensiero e intelligenza artificiale.

Questo studio analizza come i modelli linguistici si riprendono dagli errori di ragionamento durante i compiti.

Esplorando il collegamento tra le teste di attenzione dell'IA e i processi di memoria umani.

I ricercatori usano Brainscore per valutare i modelli di IA rispetto all'attività cerebrale umana.

PhiNet imita i sistemi di memoria umana per migliorare l'apprendimento automatico.

Questo studio esplora come le fasi ad alta dimensione migliorano le performance dei modelli linguistici.

Un nuovo metodo migliora la capacità dell'IA di modificare le conoscenze e rispondere a domande complesse.

Questo studio esplora come il nostro cervello elabora i verbi astratti e i loro significati.

Esaminare come gli stili di linguaggio aiutano la comprensione e l'elaborazione dei ragazzi che stanno imparando una lingua.

Questa ricerca si concentra sulla generazione di pseudo-programmi per migliorare i compiti di ragionamento nei modelli.

Un nuovo benchmark punta a migliorare la comprensione dell'IA di testi e immagini.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento automatico potenziando la previsione dei movimenti.

Esaminando come gli strumenti di AI influenzano l'apprendimento per i programmatori alle prime armi.

I ricercatori scoprono gruppi di concetti visivi nell'attività cerebrale.

La ricerca mostra come il lobo frontale influisca sulla percezione visiva e sui processi di pensiero.

Questo studio mostra come le aspettative influenzino l'attività cerebrale durante l'apprendimento.

Esplora il ruolo della memoria e del contesto nel migliorare l'apprendimento automatico.

SynCx migliora la scoperta degli oggetti usando pesi a valori complessi e processi iterativi.

DSAM offre una nuova prospettiva sulla connettività cerebrale usando tecniche avanzate di deep learning.

Nuovi metodi puntano a migliorare il machine learning con compiti e interazioni diverse.

Uno sguardo su come le mosche fanno scelte mentre sono in movimento.

Questo studio esplora come l'attenzione influisce sui processi di memoria a breve e lungo termine.

Scopri fNIRS e le sue applicazioni per la ricerca sul cervello e il monitoraggio.

La ricerca esplora metodi per migliorare come i modelli linguistici imparano dal contesto.

Uno sguardo più da vicino al ruolo della retropropagazione nell'apprendimento machine e biologico.

La ricerca mostra come sviluppiamo bias attentivi negli ambienti visivi.

Questo studio testa i LLM per rivelarne le debolezze nella comprensione e nel ragionamento.

Questo studio valuta le capacità dei modelli linguistici di comprendere pensieri e sentimenti.

Esaminando le capacità di conteggio dei modelli linguistici, la loro struttura e i processi di apprendimento.

Mangiare insieme può migliorare la funzione cerebrale grazie alle interazioni sociali.

La ricerca esplora come il machine learning migliori la comprensione dei dati cerebrali durante i compiti cognitivi.

Uno sguardo a come i modelli linguistici possono rappresentare credenze e le loro implicazioni.

Ricerche mostrano come le aree sensoriali collaborano nello sviluppo del cervello.

Il metodo D-FaST migliora la decodifica del segnale cognitivo usando frequenza, spazio e tempo.

Questo studio propone un nuovo approccio per mantenere l'apprendimento nei sistemi di intelligenza artificiale.

Analizzare come l'IA impara dai dati rivela lacune significative nella logica e nel ragionamento.

Uno sguardo a come i modelli linguistici grandi formano credenze e prendono decisioni.

Questo studio esplora come l'anticipazione influisca sulla precisione e sulla velocità delle decisioni.

Esaminando come l'olfatto guida la ricerca nella natura e nella tecnologia.

Uno studio ha scoperto che caratteristiche semplici spiegano in gran parte i punteggi cerebrali dei LLM.