認知科学 に関する最新の記事

研究によると、予測可能な音が気を散らすのを減らして集中力を高めることができるんだって。

この研究は、脳の接続が記憶と学習をどう支えているかを探っているよ。

バランスが私たちの画像の認識にどう影響するかを探ってる。

この記事では、アクションを細分化することでオフライン強化学習の改善について探ります。

数字が私たちの空間の見方や反応にどう影響するかを探ろう。

この研究では、難しい認知活動中の脳の信号を調べてるんだ。

この記事では、アファンタジアが視覚的なメンタルイメージにどのように影響するかを探ります。

新しい方法が、整理された例の選択を通じて言語モデルの学習を向上させる。

機械がタスクを組み合わせて経験から学ぶ方法を見つけよう。

画像を使ってコンピュータが単語の意味をもっと効果的に理解できるようにする。

私たちの脳が言語をどう解読するか、そしてその謎を明らかにする新しいモデルを発見しよう。

ロボットが好奇心と注意を組み合わせてタスクを学ぶ方法を発見しよう。

ニューロンがどんなふうにバランスを保って脳の機能を最適化してるかを見てみよう。

AIモデルが文脈の中で学び、リアルタイムで適応する方法を探ってみよう。

報酬シェイピングが強化学習の効率をどう改善するかを学ぼう。

作業記憶が意思決定における不確実性をどう管理するかを見てみよう。

研究者たちが大規模言語モデルの暗記をどうやって見つけ出すかを学んで、もっと理解を深めよう。

触覚が聴覚をどう高めるか、聴覚障害の人たちのために知ってみて。

特別な脳細胞がどうやってマウスが移動をナビゲートしたり、動きを予測するのかを発見しよう。

言語モデルが比例的な類推をどう処理するかを理解する。

神経細胞がどんなふうに協力して、私たちの脳をスムーズに機能させているかを探ってみよう。

FEPSはロボットが学んで適応するのを助けて、人間の行動を真似るんだ。

研究者たちは潜在SDEを使って脳の活動の隠れたダイナミクスを明らかにしてる。

果物バエの脳の複雑な神経ネットワークを発見しよう。

私たちの脳は、寝ている間でも音を処理してるんだよ。

LMActベンチマークは、AIモデルのリアルタイム意思決定における課題を明らかにしてるよ。

大規模言語モデルと人間の学習の驚くべき共通点を発見しよう。

意識の研究方法とその際の課題についての概要。

意思決定タスク中の不確実性に関連する脳活動の変化を探る。

サブ直感主義論理を探って、その実践的な推論アプローチを見てみよう。

ソフトTPRが機械学習とデータ表現をどう変えるかを発見しよう。

言語モデルがどうやって学んで知識を一般化するかを発見しよう。

言語モデルが論理が見えにくいときでもどうやって推論するか発見しよう。

このアプローチは、不確実性の中でどうやって選択をするかについてのヒントを与えてくれる。

興奮が集中力やマルチタスクのパフォーマンスにどう影響するかを見てみよう。

研究が、私たちの脳が気が散る中で音にどう集中するかを明らかにしている。

ファジィ認知マップの最新の進展とその実世界での応用を探ってみて。

研究者たちは、動画内の予期しない出来事について推論するための視覚と言語モデルのベンチマークを開発した。

研究者たちは、私たちがどのように選択をし、情報を処理するかを探っている。

画期的なフレームワークがMRIデータを使って生物学的脳年齢を推定するのを手助けする。